MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282977144 · doi:10.1007/s00262-022-03228-y

Acidosis significantly alters immune checkpoint expression profiles of T cells from oesophageal adenocarcinoma patients

2022· article· en· W4282977144 sur OpenAlexaff
Maria Davern, Noel E. Donlon, Fiona O’Connell, Caoimhe Gaughan, Cillian O’Donovan, Mohammed Habash, Andrew D. Sheppard, Michael MacLean, Margaret R. Dunne, Jenny Moore, Hugo C. Temperley, Melissa J. Conroy, Christine Butler, Anshul Bhardwaj, Narayanasamy Ravi, Claire Donohoe, John V. Reynolds, Joanne Lysaght

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Immunotherapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesIrish Research CouncilIrish Research Council for Science, Engineering and TechnologyIrish Research eLibrary
Mots-clésImmune checkpointImmune systemCancer researchAcidosisAdenocarcinomaMedicineInternal medicineImmunologyCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tumour acidosis contributes to cancer progression by inhibiting anti-tumour immunity. However, the effect of acidosis on anti-tumour T cell phenotypes in oesophageal adenocarcinoma (OAC) is unknown. Therefore, this study investigated the effect of acidosis on anti-tumour T cell profiles and if immune checkpoint blockade (ICB) could enhance anti-tumour T cell immunity under acidosis. Acidic conditions substantially altered immune checkpoint expression profiles of OAC patient-derived T cells, upregulating TIM-3, LAG-3 and CTLA-4. Severe acidosis (pH 5.5) significantly decreased the percentage of central memory CD4+ T cells, an effect that was attenuated by ICB treatment. ICB increased T cell production of IFN-γ under moderate acidosis (pH 6.6) but not severe acidosis (pH 5.5) and decreased IL-10 production by T cells under severe acidic conditions only. A link between lactate and metastasis was also depicted; patients with nodal metastasis had higher serum lactate levels (p = 0.07) which also positively correlated with circulating levels of pro-angiogenic factor Tie-2. Our findings establish that acidosis-induced upregulation of immune checkpoints on T cells may potentially contribute to immune evasion and disease progression in OAC. However, acidic conditions curtailed ICB efficacy, supporting a rationale for utilizing systemic oral buffers to neutralize tumour acidity to improve ICB efficacy. Graphical abstract Study schematic—PBMCs were isolated from OAC patients (A) and expanded ex vivo for 7 days using anti-CD3/28 +IL-2 T cell activation protocol (B) and further cultured for 48 h under increasing acidic conditions in the absence or presence of immune checkpoint blockade (nivolumab, ipilimumab or dual nivolumab + ipilimumab) (C). Immunophenotyping was then carried out to assess immune checkpoint expression profiles and anti-tumour T cell phenotypes (D). Serum lactate was assessed in OAC patients (E–F) and levels were correlated with patient demographics (G) and the levels of circulating immune/pro-angiogenic cytokines that were determined by multiplex ELISA (H). Key Findings—severe acidic conditions upregulated multiple immune checkpoints on T cells (I). Efficacy of ICB was curtailed under severe acidic conditions (J). Circulating lactate levels positively correlated with circulating levels of pro-angiogenic factor tie-2 and higher serum lactate levels were found in patients who had nodal metastasis (K).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Immunology ImmunotherapyMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207