HDACi-dependent Microenvironmental Normalization Overcomes Tumor Burden–induced T-cell Exhaustion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: T-cell exhaustion limits immunotherapy for the treatment of solid tumors. Although immune checkpoint blockade and adoptive T-cell therapy (ACT) can mediate tumor regression, their potency is often determined by tumor burden. Here, we identified tumor burden-related pathway changes that are conducive to T-cell exhaustion. We then determined whether microenvironmental reprogramming via epigenetic modulation could reverse T-cell exhaustion and improve immunotherapeutic responsiveness. EXPERIMENTAL DESIGN: We developed a murine syngeneic tumor model wherein an increased burden ablated therapeutic responsiveness to ACT, which corresponded with systemic induction of T-cell exhaustion. Transcriptome analysis of these large tumors allowed us to characterize changes to immunosuppressive pathway expression during class I histone deacetylase inhibitor MS-275 treatment. We then measured the therapeutic impact of MS-275 during ACT and assessed T-cell exhaustion by transcriptome/phenotypic analysis. RESULTS: ACT durably regressed small tumors but failed to control large tumors, which were associated with systemic T-cell exhaustion and ablation of T-cell responses. Large tumors were defined by an immunosuppressive pathway signature. MS-275 reversed this pathway signature and promoted durable regression of large tumors during ACT. Prototypical exhaustion marker Tim-3 was selectively upregulated in transferred T cells despite displaying a reduced exhaustion signature. Instead, we observed enhanced activation-dependent signaling correlating with enrichment of the IL2-STAT5 signaling axis. Activated CD8+ T-cell responses were predominantly skewed toward terminal effector cell-like CD44+ Tim-3hi TCF1- CD127- KLRG1+ differentiation. CONCLUSIONS: Tumor burden-induced pathway changes can be reversed through epigenetic reprogramming, enabling the conversion from T-cell exhaustion to effector lineage differentiation.
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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.
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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 ».