Dormant tumors circumvent tumor-specific adaptive immunity by establishing a Treg-dominated niche via DKK3
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 30% of breast cancer survivors deemed free of disease will experience locoregional or metastatic recurrence even up to 30 years after initial diagnosis, yet how residual/dormant tumor cells escape immunity elicited by the primary tumor remains unclear. We demonstrate that intrinsically dormant tumor cells are indeed recognized and lysed by antigen-specific T cells in vitro and elicit robust immune responses in vivo. However, despite close proximity to CD8+ killer T cells, dormant tumor cells themselves support early accumulation of protective FoxP3+ T regulatory cells (Tregs), which can be targeted to reduce tumor burden. These intrinsically dormant tumor cells maintain a hybrid epithelial/mesenchymal state that is associated with immune dysfunction, and we find that the tumor-derived, stem cell/basal cell protein Dickkopf WNT signaling pathway inhibitor 3 (DKK3) is critical for Treg inhibition of CD8+ T cells. We also demonstrate that DKK3 promotes immune-mediated progression of proliferative tumors and is significantly associated with poor survival and immunosuppression in human breast cancers. Together, these findings reveal that latent tumors can use fundamental mechanisms of tolerance to alter the T cell microenvironment and subvert immune detection. Thus, targeting these pathways, such as DKK3, may help render dormant tumors susceptible to immunotherapies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».