Repurposing pentamidine for cancer immunotherapy by targeting the PD1/PD-L1 immune checkpoint
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy has emerged as an effective therapeutic approach to several cancer types. The reinvigoration of tumor-infiltrating lymphocyte-mediated immune responses via the blockade of immune checkpoint markers, such as program cell death-1 (PD-1) or its cognate ligand PD-L1, has been the basis for developing clinically effective anticancer therapies. We identified pentamidine, an FDA-approved antimicrobial agent, as a small-molecule antagonist of PD-L1. Pentamidine enhanced T-cell-mediated cytotoxicity against various cancer cells in vitro by increasing the secretion of IFN-γ, TNF-α, perforin, and granzyme B in the culture medium. Pentamidine promoted T-cell activation by blocking the PD-1/PD-L1 interaction. In vivo administration of pentamidine attenuated the tumor growth and prolonged the survival of tumor-bearing mice in PD-L1 humanized murine tumor cell allograft models. Histological analysis of tumor tissues showed an increased number of tumor-infiltrating lymphocytes in tissues derived from pentamidine-treated mice. In summary, our study suggests that pentamidine holds the potential to be repurposed as a novel PD-L1 antagonist that may overcome the limitations of monoclonal antibody therapy and can emerge as a small molecule cancer immunotherapy.
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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 ».