Tumor intrinsic mechanisms of immunosuppression in CD8 T cell function and response to lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immunotherapies are effective in a subset of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), however the majority do not respond which highlights the ongoing need for novel therapeutics and biomarkers. Tumor cells can produce cytokines and chemokines that influence both the recruitment and function of immune cells. In patients with NSCLC, the microRNA-17~92 (miR-17~92) cluster was shown to be upregulated, and high levels of microRNA-17 in serum was associated with decreased survival. We aimed to identify whether tumor cell intrinsic mechanisms, like upregulation of miR-17~92, regulate chemokine or cytokine production to induce an immunosuppressive tumor microenvironment and inhibit CD8+ T cell anti-tumor function in the lung. We used the CIBERSORTX program to evaluate alterations to immune cell populations and survival in NSCLC patients with increased chemokine or miR-17~92 expression. We found high expression of miR-17 and low expression of IL-7Rα correlated with decreased survival in lung adenocarcinoma (LAC) patients. Furthermore, LAC patient’s tumor biopsies with high miR-17 had decreased IL-7Rα and increased populations of CD8+ T cells by CIBERSORTX. We will use in vitro and in vivo models of lung cancer to determine whether miR-17~92 upregulation and tumor cell chemokines and cytokines production drives immunosuppression in the tumor microenvironment. Understanding how lung tumor cells regulate cytokines and chemokines, and their putative control of exhaustion in CD8 T cells in the tumor microenvironment would guide selection of efficacious immunotherapy treatment.
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.
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 | 0,000 |
| 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 ».