MACHETE identifies interferon-encompassing chromosome 9p21.3 deletions as mediators of immune evasion and metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The most prominent homozygous deletions in cancer affect chromosome 9p21.3 and eliminate CDKN2A/B tumor suppressors, disabling a cell-intrinsic barrier to tumorigenesis. Half of 9p21.3 deletions, however, also encompass a type I interferon (IFN) gene cluster; the consequences of this co-deletion remain unexplored. To functionally dissect 9p21.3 and other large genomic deletions, we developed a flexible deletion engineering strategy, MACHETE (molecular alteration of chromosomes with engineered tandem elements). Applying MACHETE to a syngeneic mouse model of pancreatic cancer, we found that co-deletion of the IFN cluster promoted immune evasion, metastasis and immunotherapy resistance. Mechanistically, IFN co-deletion disrupted type I IFN signaling in the tumor microenvironment, leading to marked changes in infiltrating immune cells and escape from CD8+ T-cell surveillance, effects largely driven by the poorly understood interferon epsilon. These results reveal a chromosomal deletion that disables both cell-intrinsic and cell-extrinsic tumor suppression and provide a framework for interrogating large deletions in cancer and beyond.
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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 ».