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Enregistrement W4391423461 · doi:10.1073/pnas.2310821121

Targeted demethylation and activation of <i>NLRC5</i> augment cancer immunogenicity through MHC class I

2024· article· en· W4391423461 sur OpenAlexfundno aff
Xin Sun, Toshiyuki Watanabe, Yoshitaka Oda, Weidong Shen, Alaa Ahmad, Ryota Ouda, Paul de Figueiredo, Hidemitsu Kitamura, Shinya Tanaka, Koichi S. Kobayashi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceSchool of Medicine, University of MissouriHitachi Global FoundationSENSHIN Medical Research FoundationHokkaido UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyToyo Suisan FoundationJapan Agency for Medical Research and DevelopmentTakeda Science FoundationBristol-Myers Squibb CanadaUniversity of MissouriToyo UniversityBristol-Myers Squibb
Mots-clésMHC class IMajor histocompatibility complexBiologyCD8MHC class IICancer researchCD74Antigen processingImmunologyAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impaired expression of MHC (major histocompatibility complex) class I in cancers constitutes a major mechanism of immune evasion. It has been well documented that the low level of MHC class I is associated with poor prognosis and resistance to checkpoint blockade therapies. However, there is lmited approaches to specifically induce MHC class I to date. Here, we show an approach for robust and specific induction of MHC class I by targeting an MHC class I transactivator (CITA)/NLRC5, using a CRISPR/Cas9-based gene-specific system, designated TRED-I (Targeted reactivation and demethylation for MHC-I). The TRED-I system specifically recruits a demethylating enzyme and transcriptional activators on the NLRC5 promoter, driving increased MHC class I antigen presentation and accelerated CD8+ T cell activation. Introduction of the TRED-I system in an animal cancer model exhibited tumor-suppressive effects accompanied with increased infiltration and activation of CD8+ T cells. Moreover, this approach boosted the efficacy of checkpoint blockade therapy using anti-PD1 (programmed cell death protein) antibody. Therefore, targeting NLRC5 by this strategy provides an attractive therapeutic approach for cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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