Induction of senescence renders cancer cells highly immunogenic
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cellular senescence is a stress response that activates innate immunity. However, the interplay between senescent cells and the adaptive immune system remains largely unexplored. Here, we show that senescent cells display enhanced MHC class I (MHC-I) antigen processing and presentation. Immunization of mice with senescent syngeneic fibroblasts generates CD8 T cells reactive against both normal and senescent fibroblasts, some of them targeting senescence-associated MHC-I-peptides. In the context of cancer, we demonstrate that senescent cancer cells trigger strong anti-tumor protection mediated by antigen-presenting cells and CD8 T cells. This response is superior to the protection elicited by cells undergoing immunogenic cell death. Finally, induction of senescence in patient-derived cancer cells exacerbates the activation of autologous tumor-reactive CD8 tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) with no effect on non-reactive TILs. Our study indicates that immunization with senescent cancer cells strongly activates anti-tumor immunity, and this can be exploited for cancer therapy. STATEMENT OF SIGNIFICANCE Our study shows that senescent cells are endowed with a high immunogenic potential, superior to the gold standard of immunogenic cell death. The induction of senescence in cancer cells can be exploited to develop efficient and protective CD8-dependent anti-tumor immune responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».