The Role of CD4+ Tissue Resident Memory Cells in Oncogene Driven Lung Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung cancer presents a global health risk that is responsible for over 2 million deaths worldwide every year. Tissue resident memory T cells (Trm) are critical for rapid protection to pathogens at entry points in the body, including the lung. Trm are identified as CD69+ CD103+ cells which remain in the tissue (i.e. lung), are longer-lived memory cells, and have antigen specificity. Many studies have shown clinical significance with tumour infiltrating lymphocytes (TIL) markers of CD103+ and CD69+ in solid tumour cancers. Few studies have addressed the direct or indirect mechanism of anti-tumour function of CD4+ Trm cells during tumour progression and how the tumour microenvironment impacts this. One primary role of CD4+ T cells in anti-tumour immunity is to provide aid to CD8+ effector cells. CD4+ Trm are known to have Th1 interferon responses to viral infection and Th2 type responses in allergic response leading to excess fibrosis. Little is known of the diversity of CD4+ Trm and their Type-1 or -2 phenotypes during cancer. In this study, we used a genetically engineered mouse model (GEMM) of lung adenocarcinoma (LAC), with doxycycline-inducible oncogene mutation KRASG12D. We observed a significant increase in PD-1+ CD4+ Trm with a Th2-like phenotype (CD44+ CD62L−CD103+ CD69+ PD-1+GATA3hi) in the KRASG12D tumour bearing lungs. When stimulated ex vivo with PMA/ionomycin, we found CD4+ CD69+ cells produced more IFNγ in the KRASG12DGEMM. To examine clinical relevance, we used the program KMplotter and found signatures of Trm and CD4+ Trm significantly correlated with increased survival in LAC patients. We intend to determine the functional relevance of these Th2-like CD4+ TRM cells in the tumour microenvironment.
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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) | 0,002 | 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 ».