<scp>B7‐H3</scp> drives immunosuppression and Co‐targeting with <scp>CD47</scp> is a new therapeutic strategy in β‐catenin activated melanomas
Notice bibliographique
Résumé
In melanoma, immune cell infiltration into the tumor is associated with better patient outcomes and response to immunotherapy. T-cell non-inflamed tumors (cold tumors) are associated with tumor cell-intrinsic Wnt/β-catenin activation, and are typically resistant to anti-PD-1 alone or in combination with anti-CTLA-4 therapy. Reversal of the 'cold tumor' phenotype and identifying new effective immunotherapies are challenges. We sought to investigate the role of a newer immunotherapy agent, B7-H3, in this setting. RNA sequencing was used to identify co-targeting strategies upon B7-H3 inhibition in a well-defined preclinical melanoma model driven by β-catenin. We found that immune checkpoint molecule B7-H3 confers a suppressive tumor microenvironment by modulating antiviral signals and innate immunity. B7-H3 inhibition led to an inflamed microenvironment, up-regulation of CD47/SIRPa signaling, and together with blockade of the macrophage checkpoint CD47 resulted in additive antitumor responses. We found that the antitumor effects of the B7-H3/CD47 antibody combination were dependent on cytokine signaling pathways (CCR5/CCL5 and IL4).
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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 ».