ST3Gal1 synthesis of Siglec ligands mediates anti-tumour immunity in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immune checkpoint blockade trials have yet to produce a robust anti-cancer response in prostate cancer patients as a monotherapy due to the immunosuppressed prostate cancer tumour immune microenvironment. ST3Gal1 and other sialyltransferases are implicated in cancer and immune suppression by synthesizing sialoglycans, which act as ligands for Siglec receptors. These checkpoints are important for the immune response. However, it’s unclear how the synthesis of Siglec ligands is regulated, and little is known about the role of sialoglycan-Siglec-axis in prostate cancer’s evasion of anti-tumour immunity. We report that ST3Gal1 levels negatively correlate with androgen signalling in prostate tumours. Utilising syngeneic mouse models, we demonstrate that ST3Gal1 plays an important role in modulating tumour immune evasion. Using mouse models, patient samples and in vitro models we show that ST3Gal1 synthesises sialoglycans with the capacity to engage the Siglec-7 and Siglec-9 immunoreceptors preventing immune clearance of cancer cells. For the first time we provide evidence of the expression of Siglec-7/9 ligands and their respective immunoreceptors in prostate tumours. Importantly, we show that these interactions can be modulated by enzalutamide and may maintain immune suppression in enzalutamide treated tumours. We conclude that the activity of ST3Gal1 is critical to prostate cancer anti-tumour immunity and provide rationale for the use of glyco-immune checkpoint targeting therapies in advanced prostate cancer.
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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) | 0,001 | 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 ».