Nociceptor neurons affect cancer immunosurveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid tumours are innervated by nerve fibres that arise from the autonomic and sensory peripheral nervous systems 1–5 . Whether the neo-innervation of tumours by pain-initiating sensory neurons affects cancer immunosurveillance remains unclear. Here we show that melanoma cells interact with nociceptor neurons, leading to increases in their neurite outgrowth, responsiveness to noxious ligands and neuropeptide release. Calcitonin gene-related peptide (CGRP)—one such nociceptor-produced neuropeptide—directly increases the exhaustion of cytotoxic CD8 + T cells, which limits their capacity to eliminate melanoma. Genetic ablation of the TRPV1 lineage, local pharmacological silencing of nociceptors and antagonism of the CGRP receptor RAMP1 all reduced the exhaustion of tumour-infiltrating leukocytes and decreased the growth of tumours, nearly tripling the survival rate of mice that were inoculated with B16F10 melanoma cells. Conversely, CD8 + T cell exhaustion was rescued in sensory-neuron-depleted mice that were treated with local recombinant CGRP. As compared with wild-type CD8 + T cells, Ramp1 −/ − CD8 + T cells were protected against exhaustion when co-transplanted into tumour-bearing Rag1 -deficient mice. Single-cell RNA sequencing of biopsies from patients with melanoma revealed that intratumoral RAMP1 -expressing CD8 + T cells were more exhausted than their RAMP1 -negative counterparts, whereas overexpression of RAMP1 correlated with a poorer clinical prognosis. Overall, our results suggest that reducing the release of CGRP from tumour-innervating nociceptors could be a strategy to improve anti-tumour immunity by eliminating the immunomodulatory effects of CGRP on cytotoxic CD8 + T cells.
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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) | 0,001 | 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 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 ».