Role of TGF-β in the creation of an immunosuppressive microenvironment during leukemia (P2025)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tumors develop a milieu that fosters their development and counteract the total efficacy of immune system through different mechanisms. TGF-β, a potent growth suppressor and immunosuppressive cytokine has the capacity to inhibit the anti-tumor immune response in several models. However, all the mechanisms underlying the effects of TGF-β are not well known. Specifically, the role of TGF-β in shaping the cancer microenvironment is ill-defined. Our objective is to characterize the role of TGF-β in shaping the neoplastic microenvironment using a leukemia model. Using the TGF-β producing EL4 cell line, we characterized the immune cell infiltration and the levels of several cytokines in the context of systemic TGF-β neutralization. When compared to tumor extracted from untreated animals, leukemic masses that had evolved in the context of TGF-β inhibition had increased levels of inflammatory cytokines and a tendency to accumulate more activated T cells and surprisingly more myeloid cells, unveiling a potential role for these cells in leukemia specific immunity. More precisely, secretion of cytokines involved in migration and activation of leucocytes, namely IL-2, GM-CSF, KC and MIP-1α was significantly induced in treated animals. Our data suggest that TGF-β blockade alters the leukemic microenvironment. Further studies will confirm the impact of TGF-β on the leukemic milieu including immune cells, stromal cells and angiogenesis and how this cytokine impedes anti-cancer immunity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».