Keratinocyte-derived cytokine TSLP promotes growth and metastasis of melanoma by regulating the tumor-associated immune microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Malignant melanoma is a major public health issue displaying frequent resistance to targeted therapy and immunotherapy. A major challenge lies in better understanding how melanoma cells evade immune elimination and how tumor growth and metastasis is facilitated by the tumor microenvironment. Here, we show that expression of the cytokine thymic stromal lymphopoietin (TSLP) by epidermal keratinocytes is induced by cutaneous melanoma in both mice and humans. Using genetically engineered models of melanoma and tumor cell grafting combined with TSLP-KO or overexpression, we defined a crosstalk between melanoma cells, keratinocytes, and immune cells in establishing a tumor-promoting microenvironment. Keratinocyte-derived TSLP is induced by signals derived from melanoma cells and subsequently acts via immune cells to promote melanoma progression and metastasis. Furthermore, we show that TSLP signals through TSLP receptor-expressing (TSLPR-expressing) DCs to play an unrecognized role in promoting GATA3+ Tregs expressing a gene signature including ST2, CCR8, ICOS, PD-1, CTLA-4, and OX40 and exhibiting a potent suppressive activity on CD8+ T cell proliferation and IFN-γ production. An analogous population of GATA3-expressing Tregs was also identified in human melanoma tumors. Our study provides insights into the role of TSLP in programming a protumoral immune microenvironment in cutaneous melanoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».