CDK4/6 inhibition and dsRNA sensor agonism co-operate to enhance anti-cancer effects through ER stress and immune modulation of tumour cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cytoplasmic pattern recognition receptors (PRRs) for double-stranded RNA (RIG-I/MDA5) are key mediators of anti-viral responses. PRR agonists, such as dsRNA oncolytic Reovirus type 3 Dearing (Rt3D), potently activate RNA sensors. We used an unbiased cytotoxicity screen to reveal synergistic drug-virotherapy combinations and found potent effects of Rt3D combined with the CDK4/6 inhibitor, palbociclib. The combination augmented oncolytic virus-induced endoplasmic reticulum (ER) stress/unfolded protein response (UPR) and the expression and activation/signaling of RNA sensors. Combined Rt3D-palbociclib treatment potently increased interferon production and signaling, and knockdown studies implicated key UPR proteins and the RNA sensor, RIG-I, as essential to the phenotype observed. Further experiments, using canonical RIG-I agonists and an ER stress inducer, thapsigargin, confirmed cross-talk between RNA sensing and ER stress pathways that augmented cancer cell death and interferon production. Combined Rt3D-palbociclib also increased innate immune activation within tumour cells and IFN-induced HLA expression. Analysis of the immunopeptidome revealed changes to HLA-captured peptides with Rt3D-palbociclib, including altered expression of peptides from cancer/testis antigens (CTA) and endogenous retroviral elements (ERVs). Our findings highlight cross-talk between UPR signaling and RNA-mediated PRR activation as a means of enhancing anti-cancer efficacy with potential pro-immunogenic consequences. This has implications for future clinical development of PRR agonists and oncolytic viruses, and broadens the therapeutic remit of CDK4/6 inhibitors to include roles as both ER stress and dsRNA PRR sensitizers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».