74P Obesity regulates tumor progression and sensitivity to checkpoint blockade through the diet-microbiota-immunity axis
Notice bibliographique
Résumé
Globally, more people are overweight/obese than underweight, and obesity is associated with increased risk and mortality of at least 13 types of cancer. Paradoxically, obesity is not detrimental in all cancer contexts. For example, obesity is associated with improved immune checkpoint inhibitor (ICI) efficacy in a variety of cancer types. While there is a body of literature demonstrating that the gut microbiome impacts ICI efficacy in preclinical models and human clinical trials, it is unknown how these observations relate to dietary habits and/or body weight. To investigate how diet influences cancer progression, we exposed our preclinical mouse model of lung cancer to 12 unique diets that lead to varying amounts of weight gain and metabolic dysfunction over 15 weeks. To identify biological mechanisms driving ICI sensitivity, we characterized peripheral blood and tumor-infiltrating immune cells by spectral flow cytometry. To identify diet-induced intestinal bacteria signatures, we performed 16s rRNA sequencing to profile the gut microbiota. We found that tumor growth and anti-PD-1 sensitivity are diet-dependent and vary significantly between obesity-promoting diets. Flow cytometric analysis of the peripheral blood revealed an inverse correlation between T cells and weight gain, and positive correlation with monocyte populations. However, these immune changes at-steady state were not associated with tumor growth or ICI sensitivity. Interestingly, the gut microbiome stabilized after only 3 weeks following diet enrollment, independent of significant weight gain over the diet enrollment period. Further, 3 weeks on diet was sufficient to phenocopy tumor growth kinetics observed after 15 weeks of diet, independent of any major bodyweight changes. These findings suggest that diet-induced changes to the gut microbiome may be driving differences in tumor growth and ICI sensitivity, and that diet and nutrition can be optimized to maximize the patient population that can benefit from ICI therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».