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Enregistrement W4389241815 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-ia015

Abstract IA015: Obesity and immunometabolism in cancer immunotherapy

2023· article· en· W4389241815 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey C. Rathmell

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemAdipokineInflammationImmunotherapyLeptinImmunologyTumor microenvironmentBiologyMacrophageCancer immunotherapyAdipose tissueCancerCancer researchImmunityT cellInternal medicineEndocrinologyMedicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Obesity is increasing in prevalence and contributes to approximately 1 million new cancer cases annually. The effects of obesity and altered metabolism on cancers and anti-tumor immunity, remain poorly understood. The metabolism of T cells and other immune cells is dynamically regulated through growth signals and microenvironmental cues to influence biosynthesis, signaling, and cell fate. We have shown that CD4 T cell subsets are metabolically distinct and that each requires a specific metabolic program for their function. To address how cell-extrinsic factors in obesity regulate immunotherapy responses we have studied obesity and fever temperatures as regulators of immune cell metabolism and fate. Obesity is associated with increased risk of cancer but can paradoxically enhance the efficacy of immune therapy in some cases. We found this effect is in part mediated by the adipokine Leptin, which is elevated in obesity and can stimulate T cells. In addition, tumors in obese individuals and animals have increased frequencies of PD-1+ macrophages. We tested the role of PD-1 on macrophages and show with inhibitors and genetic knockouts that it is a direct regulator of macrophage metabolism and suppresses ability to of macrophages to phagocytose and present antigen and stimulate T cells. Macrophages induced PD-1 in response to multiple inflammatory cytokines, but also upon exposure to lipids or with Leptin or Insulin. PD-1-deficient macrophages had increased glycolysis and ability to stimulate T cells. These data show that obesity both promotes inflammation through adipokines such as Leptin, while simultaneously inhibiting anti-tumor immunity through induction of PD-1 on macrophages. Citation Format: Jeffrey Rathmell. Obesity and immunometabolism in cancer immunotherapy [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 IA015.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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