Abstract A016: Reprogramming of immune-enhancing neutrophils by subclinical low-dose endotoxin for the treatment of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the recent resurgence of the pioneering concept of “Coley’s toxin” in ushering in anti-cancer immune therapies highlight by check-point inhibitors and CAR-T approaches, fundamental mechanisms responsible for the immune-enhancing efficacy of innate low-dose “Coley’s toxin” remain poorly understood. This study aims to reveal the novel reprogramming of immune-enhancing neutrophils by super-low dose endotoxin conducive for innate immunity-based anti-cancer therapies. We perform scRNAseq analyses and reveal that neutrophils trained by super-low dose endotoxin (SL-LPS) adopt a unique immune-enhancing cluster characterized by CD177loCD11BloCD80hiCD40hi. Transfusion of SL-LPS trained neutrophils into recipient mice with AOM/DSS-inducing colorectal tumors exhibit potent efficacy in reducing tumor burden. SL-LPS trained neutrophils show relieved suppression of adaptive T cells as compared to un-trained neutrophils in vivo and in vitro. Mechanistically, SL-LPS enables the generation of immune-enhancing neutrophils through activating STAT5 and reducing innate suppressor IRAK-M. Herein, we present evidence revealing the key principle that underlying the immune-enhancing effects of super-low dose endotoxin, unrevealing the long-held mystery of low-dose “Coley’s toxin” in generically boosting host anti-tumor defense. Our mechanistic and translational observations not only reveal fundamental mechanisms for re-programming immune-enhancing neutrophils, but also provide a proof-of-principle in developing innate neutrophil-based anti-tumor therapeutics. Citation Format: Yao Zhang, Liwu Li. Reprogramming of immune-enhancing neutrophils by subclinical low-dose endotoxin for the treatment of cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A016.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».