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Enregistrement W4386766337 · doi:10.1126/sciimmunol.adg1487

Lung tumor–infiltrating T<sub>reg</sub>have divergent transcriptional profiles and function linked to checkpoint blockade response

2023· article· en· W4386766337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringSidney Kimmel Comprehensive Cancer CenterGenentechNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesSwim Across AmericaRevolution MedicinesRegeneron PharmaceuticalsAchievement Rewards for College Scientists FoundationU.S. Department of DefenseSanofiGlaxoSmithKlineCelgeneBristol-Myers SquibbAstraZenecaEli Lilly and CompanyNational Human Genome Research InstituteLUNGevity FoundationJohns Hopkins UniversityAmgenNational Science Foundation
Mots-clésBiologyT cellCancer researchFOXP3Immune checkpointTumor-infiltrating lymphocytesImmune systemImmunologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulatory T cells (T reg ) are conventionally viewed as suppressors of endogenous and therapy-induced antitumor immunity; however, their role in modulating responses to immune checkpoint blockade (ICB) is unclear. In this study, we integrated single-cell RNA-seq/T cell receptor sequencing (TCRseq) of &gt;73,000 tumor-infiltrating T reg (TIL-T reg ) from anti–PD-1–treated and treatment-naive non–small cell lung cancers (NSCLC) with single-cell analysis of tumor-associated antigen (TAA)–specific T reg derived from a murine tumor model. We identified 10 subsets of human TIL-T reg , most of which have high concordance with murine TIL-T reg subsets. Only one subset selectively expresses high levels of TNFRSF4 (OX40) and TNFRSF18 (GITR), whose engangement by cognate ligand mediated proliferative programs and NF-κB activation, as well as multiple genes involved in T reg suppression, including LAG3 . Functionally, the OX40 hi GITR hi subset is the most highly suppressive ex vivo, and its higher representation among total TIL-T reg correlated with resistance to PD-1 blockade. Unexpectedly, in the murine tumor model, we found that virtually all TIL-T reg –expressing T cell receptors that are specific for TAA fully develop a distinct T H 1-like signature over a 2-week period after entry into the tumor, down-regulating FoxP3 and up-regulating expression of TBX21 ( Tbet) , IFNG , and certain proinflammatory granzymes. Transfer learning of a gene score from the murine TAA-specific T H 1-like T reg subset to the human single-cell dataset revealed a highly analogous subcluster that was enriched in anti–PD-1–responding tumors. These findings demonstrate that TIL-T reg partition into multiple distinct transcriptionally defined subsets with potentially opposing effects on ICB-induced antitumor immunity and suggest that TAA-specific TIL-T reg may positively contribute to antitumor responses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle