Forced Intracellular Degradation of Xenoantigens: A Novel Modality for Cell-Based Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Antigen presentation is crucial in fighting cancer and infectious diseases. This process is however dependent on proteasomal degradation of captured or intracellular antigens. Given the recent leverage of mesenchymal stromal cells (MSCs) as a potent vaccination platform, we investigated whether forced degradation of an expressed experimental antigen fused to small degron sequences could prime potent antitumoral responses. Methods: Retroviral vectors were used to gene-engineer murine MSCs. Besides comparing their in vitro antigen presentation capacity, qPCR and flow-cytometry were used to quantify gene expression and assess reactive oxygen (ROS) species production respectively. In addition, an immunopeptidome analysis was conducted to mine the peptide repertoire of engineered cells. Finally, the therapeutic potency of engineered MSCs was evaluated as a monotherapy or in combination with anti-PD-1 in syngeneic immunocompetent mice with a pre-established solid T-cell lymphoma. Results: Despite similar transgene expression and absent changes in the expression of genes related to antigen presentation/loading or endoplasmic-reticulum stress, the MSC-UBvR-OVA group triggered potent T-cell activation due to enriched cell surface presentation of OVA-derived peptides. Nevertheless, the UBvR degron elicits mitochondrial ROS production, which appears to be important for efficient antigen processing. Administration of MSC-UBvR-OVA as a monotherapy to cancer-bearing mice controls tumor growth, an effect further enhanced using tranylcypromine-stimulated MSCs combined with the anti-PD-1 immune checkpoint. Conclusions: Forced antigen degradation using the UBvR degron represents a plausible modality for the future development of MSC-based cancer vaccine expressing relevant tumor antigens.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».