Data from Targeting the IGF-Axis Potentiates Immunotherapy for Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Liver Metastases by Altering the Immunosuppressive Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive malignancy, resistant to chemotherapy and associated with high incidence of liver metastases and poor prognosis. Using murine models of aggressive PDAC, we show here that in mice bearing hepatic metastases, treatment with the IGF-Trap, an inhibitor of type I insulin-like growth factor receptor (IGF-IR) signaling, profoundly altered the local, immunosuppressive tumor microenvironment in the liver, curtailing the recruitment of myeloid-derived suppressor cells, reversing innate immune cell polarization and inhibiting metastatic expansion. Significantly, we found that immunotherapy with anti–PD-1 antibodies also reduced the growth of experimental PDAC liver metastases, and this effect was enhanced when combined with IGF-Trap treatment, resulting in further potentiation of a T-cell response. Our results show that a combinatorial immunotherapy based on dual targeting of the prometastatic immune microenvironment of the liver via IGF blockade, on one hand, and reversing T-cell exhaustion on the other, can provide a significant therapeutic benefit in the management of PDAC metastases.
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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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».