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Enregistrement W4308695772 · doi:10.1101/2022.11.09.515839

TREM1 <sup>+</sup> regulatory myeloid cells expand in steatohepatitis-HCC and associate with poor prognosis and therapeutic resistance to immune checkpoint blockade

2022· preprint· en· W4308695772 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInflammation biomarkers and pathways
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAchievement Rewards for College Scientists Foundation
Mots-clésMyeloidImmune checkpointCancer researchImmunotherapyPopulationImmunologyCD33BiologyMedicineImmune systemStem cellCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Hepatocellular carcinoma (HCC) is an inflammation-associated cancer arising from viral and non-viral etiologies. Immune checkpoint blockade primarily benefits patients with viral HCC. Expansion of suppressive myeloid cells is a hallmark of chronic inflammation and cancer, but their heterogeneity in HCC is not fully resolved and might underlie immunotherapy resistance in the steatohepatitis setting. Here, we present a high resolution atlas of hepatic innate immune cells from patients with HCC that unravels a steatohepatitis contexture characterized by the emergence of high entropy myeloid cell states and myeloid-biased NK cell differentiation. We identify a discrete population of tumor-infiltrating myeloid cells, predominant in the steatohepatitis setting, that expresses a variety of myeloid lineage-affiliated genes, including granulocyte, macrophage and dendritic cell features, and can be identified in HCC tumors based on selective dual expression of TREM1 and CD163 . Functional characterization reveals that TREM1 + CD163 + myeloid cells highly express TGFβ and IL-13RA, localize to HCC fibrotic lesions, and potently suppress T cell effector functions ex vivo , a function further potentiated by TREM1 engagement. We refer to this population as TREM1 + CD163 + regulatory myeloid cells (TREM1 + CD163 + M reg ). Deconvolution analyses in large cohorts of patients with HCC and other solid tumors reveals that the density of TREM1 + CD163 + M reg increases in advanced stages, associates with poor prognosis, and therapeutic resistance to PD-1 blockade. Our data support myeloid subset-targeted immunotherapies to treat HCC and identify TREM1 as a therapeutic target. HIGHLIGHTS Atlas of hepatic innate immune cells (100,000 transcriptomes) from patients with HCC Core signatures to identify, discriminate and localize innate lymphoid and myeloid cells A population of TREM1 + CD163 + myeloid cells, referred to as TREM1 + CD163 + M reg , expands in steatohepatitis HCC TREM1 + CD163 + M reg express granulocyte- and macrophage/dendritic cell-lineage genes TREM1 + CD163 + M reg potently suppress T cell effector functions, which is potentiated by TREM1 engagement by cognate ligands TREM1 + CD163 + M reg produce high levels of TGFβ and populate fibrotic lesions The density of TREM1 + CD163 + M reg increases in advanced HCC and associate with poor patient survival The density of TREM1 + CD163 + M reg associates with resistance to immune checkpoint blockade in other solid tumors

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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