Rebalancing TGFβ1/BMP Signaling Epigenetically Reprograms Fully Exhausted Human CD8 T Cells into a Functional State
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epigenetic scarring of exhausted T cells (Tex) remains a major obstacle to achieving durable responses by T cell immunotherapies. While we established that de novo DNA methylation programs are causally linked to T cell’s full exhaustion and poor response to immune checkpoint blockade (ICB), major gaps remain in our current understanding of T cell exhaustion—(1) What are the upstream signals that regulate acquisition of exhaustion-specific epigenetic programs? (2) Can we remodel the epigenetic state of Tex to an ICB-responsive state? To address these questions, we developed a novel in vitro model of human T cell dysfunction. First, we demonstrated that chronic TCR stimulation of CD8 T cells is insufficient to develop T cell exhaustion. Instead, our integrative analyses of epigenetic and transcriptional changes in CD8 T cell subsets during chronic virus infections and cancer revealed TGFβ1 as the most significant upstream regulator linked to full exhaustion in mice and humans. Indeed, we found that post-effector TGFβ1 signaling accelerates full exhaustion in chronically stimulated CD8 T cells through stable epigenetic changes linked to impaired effector function and memory potential. Therapeutic rebalancing of TGFβ1/BMP signals by blocking TGFβ1 while boosting BMP signals not only restored effector function, but also unlocked memory programs in human Tex cells. This new therapeutic approach induced a superior anti-tumor activity of human T cells and synergized the ICB response in a murine model of chronic LCMV infection. Our findings highlight the role of TGFβ1/BMP signals in T cell exhaustion and propose a novel therapeutic strategy to epigenetically reprogram fully exhausted T cells, ultimately enhancing T cell immunotherapies.
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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 ».