Nuanced role for dendritic cell intrinsic IRE1 RNase in the regulation of antitumor adaptive immunity
Notice bibliographique
Résumé
In cancer, activation of the IRE1/XBP1s axis of the unfolded protein response (UPR) promotes immunosuppression and tumor growth, by acting in cancer cells and tumor infiltrating immune cells. However, the role of IRE1/XBP1s in dendritic cells (DCs) in tumors, particularly in conventional type 1 DCs (cDC1s) which are cellular targets in immunotherapy, has not been fully elucidated. Here, we studied the role of IRE1/XBP1s in subcutaneous B16/B78 melanoma and MC38 tumors by generating loss-of-function models of IRE1 and/or XBP1s in DCs or in cDC1s. Data show that concomitant deletion of the RNase domain of IRE1 and XBP1s in DCs and cDC1s does not influence the kinetics of B16/B78 and MC38 tumor growth or the effector profile of tumor infiltrating T cells. A modest effect is observed in mice bearing single deletion of XBP1s in DCs, which showed slight acceleration of melanoma tumor growth and dysfunctional T cell responses, however, this effect was not recapitulated in animals lacking XBP1 only in cDC1s. Thus, evidence presented here argues against a general pro-tumorigenic role of the IRE1/XBP1s pathway in tumor associated DC subsets.
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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 ».