Immunotherapy with STING and TLR9 agonists promotes synergistic therapeutic efficacy with suppressed cancer-associated fibroblasts in colon carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The innate immune sensing of nucleic acids using effective immunoadjuvants is critical for increasing protective immune responses against cancer. Stimulators of interferon genes (STING) and toll-like receptor 9 (TLR9) agonists are considered promising candidates in several preclinical tumor models with the potential to be used in clinical settings. However, the effects of such treatment on tumor stroma are currently unknown. In this study, we investigated the immunotherapeutic effects of ADU-S100 as a STING agonist and CpG ODN1826 as a TLR9 agonist in a preclinical model of colon carcinoma. Tumor-bearing mice were treated intratumorally on days 10 and 16 post-tumor inoculation with ADU-S100 and CpG ODN1826. Cytokine profiles in the tumor and spleen, tumor cell apoptosis, the infiltration of immune cells, and cancer-associated fibroblasts (CAFs) in the tumor microenvironment (TME) were evaluated to identify the immunological mechanisms after treatment. The powerful antitumor activity of single and combination treatments, the upregulation of the expression of pro-inflammatory cytokines in the tumor and spleen, and the recruitment and infiltration of the TME by immune cells revealed the synergism of immunoadjuvants in the eradication of the colon carcinoma model. Remarkably, the significant downregulation of CAFs in the TME indicated that suppression of tumorigenesis occurred after immunoadjuvant therapy. The results illustrate the potential of targeting the STING and TLR9 pathways as powerful immunoadjuvants in the treatment of preclinical colon carcinoma and the possibility of harnessing these pathways in future therapeutic approaches.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».