Dose-related immunomodulatory effects of recombinant TRAIL in the tumor immune microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In addition to specifically inducing tumor cell apoptosis, recombinant tumor necrosis factor (TNF)-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) has also been reported to influence the cancer immune microenvironment; however, its underlying effects and mechanisms remain unclear. Investigating the immunomodulatory effects and mechanisms of recombinant TRAIL in the tumor microenvironment (TME) may provide an important perspective and facilitate the exploration of novel TRAIL strategies for tumor therapy. Methods Immunocompetent mice with different tumors were treated with three doses of recombinant TRAIL, and then the tumors were collected for immunological detection and mechanistic investigation. Methodological approaches include flow cytometry analysis and single-cell sequencing. Results In an immunocompetent mouse model, recombinant soluble mouse TRAIL (smTRAIL) had dose-related immunomodulatory effects. The optimal dose of smTRAIL (2 mg/kg) activated innate immune cells and CD8 + T cells, whereas higher doses of smTRAIL (8 mg/kg) promoted the formation of a tumor-promoting immune microenvironment to counteract the apoptotic effects on tumor cells. The higher doses of smTRAIL treatment promoted M2-like macrophage recruitment and polarization and increased the production of protumor inflammatory cytokines, such as IL-10, which deepened the suppression of natural killer (NK) cells and CD8 + T cells in the tumor microenvironment. By constructing an HU-HSC-NPG.GM3 humanized immune system mouse model, we further verified the immunomodulatory effects induced by recombinant soluble human TRAIL (shTRAIL) and found that combinational administration of shTRAIL and trabectedin, a macrophage-targeting drug, could remodel the tumor immune microenvironment, further enhance antitumor immunity, and strikingly improve antitumor effects. Conclusion Our results highlight the immunomodulatory role of recombinant TRAIL and suggest promising therapeutic strategies for clinical application. Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».