Intracellular Adhesion Molecule‐1 Improves Responsiveness to Immune Checkpoint Inhibitor by Activating CD8<sup>+</sup> T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitor (ICI) clinically benefits cancer treatment. However, the ICI responses are only achieved in a subset of patients, and the underlying mechanisms of the limited response remain unclear. 160 patients with non-small cell lung cancer treated with anti-programmed cell death protein-1 (anti-PD-1) or anti-programmed death ligand-1 (anti-PD-L1) are analyzed to understand the early determinants of response to ICI. It is observed that high levels of intracellular adhesion molecule-1 (ICAM-1) in tumors and plasma of patients are associated with prolonged survival. Further reverse translational studies using murine syngeneic tumor models reveal that soluble ICAM-1 (sICAM-1) is a key molecule that increases the efficacy of anti-PD-1 via activation of cytotoxic T cells. Moreover, chemokine (CXC motif) ligand 13 (CXCL13) in tumors and plasma is correlated with the level of ICAM-1 and ICI efficacy, suggesting that CXCL13 might be involved in the ICAM-1-mediated anti-tumor pathway. Using sICAM-1 alone and in combination with anti-PD-1 enhances anti-tumor efficacy in anti-PD-1-responsive tumors in murine models. Notably, combinatorial therapy with sICAM-1 and anti-PD-1 converts anti-PD-1-resistant tumors to responsive ones in a preclinical study. These findings provide a new immunotherapeutic strategy for treating cancers using ICAM-1.
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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 ».