MYC-driven synthesis of Siglec ligands is a glycoimmune checkpoint
Notice bibliographique
Résumé
The Siglecs (sialic acid-binding immunoglobulin-like lectins) are glycoimmune checkpoint receptors that suppress immune cell activation upon engagement of cognate sialoglycan ligands. The cellular drivers underlying Siglec ligand production on cancer cells are poorly understood. We find the MYC oncogene causally regulates Siglec ligand production to enable tumor immune evasion. A combination of glycomics and RNA-sequencing of mouse tumors revealed the MYC oncogene controls expression of the sialyltransferase St6galnac4 and induces a glycan known as disialyl-T. Using in vivo models and primary human leukemias, we find that disialyl-T functions as a “don’t eat me” signal by engaging macrophage Siglec-E in mice or the human ortholog Siglec-7, thereby preventing cancer cell clearance. Combined high expression of MYC and ST6GALNAC4 identifies patients with high-risk cancers and reduced tumor myeloid infiltration. MYC therefore regulates glycosylation to enable tumor immune evasion. We conclude that disialyl-T is a glycoimmune checkpoint ligand. Thus, disialyl-T is a candidate for antibody-based checkpoint blockade, and the disialyl-T synthase ST6GALNAC4 is a potential enzyme target for small molecule-mediated immune therapy.
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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 ».