Altering the dendritic cell signature in the lung: a new adjuvant to immune checkpoint inhibitor therapies?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung cancer is the leading cause of cancer-related death. While the recent introduction of immune checkpoint immunotherapies significantly improves patient outcome, many do not respond to this treatment. Dendritic cells (DCs) activate CD8+ T cells to promote the anticancer immune response. Also, in mice, pulmonary CD103+ DC1s specialize in tumour antigen presentation. However, cancer induces an immunosuppressive microenvironment that alters immune function to promote tumor development. Yet, the impact of lung tumor development on DCs remains misunderstood. To study the impact of lung tumour development on the lung dendritic cell signature, Lewis lung carcinoma (LLC) and B16F10 cells (melanoma lung metastasis) were injected intravenously, and lung DC populations analysed by flow cytometry. We observed that in cancer, the proportions of CD103+ DC1 are largely reduced, while an uncharacterized lung CD103+CD11b+ DC population is induced. The latest express surface markers and transcription factors associated with the DC2 population and high levels of PD-L1 and PD-L2 regulatory molecules. This is of crucial importance to immune checkpoint inhibitor therapies, as they rely on the efficient presentation of tumour antigen by DCs to induce T cell responses. In order to promote the anti-tumor capacity of the DC signature, CD103+ DC1s were injected in combination with an immune checkpoint inhibitor (anti-PD-1) in the B16F10 model of resistance to anti-PD1 therapy. The co-injection led to improved sensitivity to immunotherapy. Thus, promoting the replenishment of an anticancer DC environment could be an interesting therapeutic avenue to increase the efficiency of existing immune checkpoint inhibitor therapies.
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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 ».