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Enregistrement W4392761475 · doi:10.1101/2024.03.08.584184

Mechanisms of genomic instability dictate cytosolic DNA composition and dendritic cell mediated anti-tumor immunity

2024· preprint· en· W4392761475 sur OpenAlexafffund
Shayla R. Mosley, A. Chen, David N.W. Doell, Siwon Choi, Courtney Mowat, Felix Meier‐Stephenson, Vanessa Meier‐Stephenson, Kristi Baker

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésCytotoxic T cellMicrosatellite instabilityImmune systemBiologyCancer researchGenome instabilityT cellStimulator of interferon genesChemokineImmunityInnate immune systemDNACell biologyImmunologyGeneDNA damageGeneticsMicrosatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patients with microsatellite instable (MSI) colorectal cancers (CRC) face better prognosis than those with the more common chromosomal instable (CIN) subtype due to improved anti-tumor immune responses characterized by high cytotoxic T cell infiltration. Previous investigation identified the cytosolic DNA (cyDNA) sensor STING as necessary for chemokine-mediated T cell recruitment in MSI CRCs. Here, we find cyDNA from MSI CRC cells is inherently more capable of inducing STING activation and induces improved cytotoxic T cell activation by dendritic cells (DCs). Sequencing indicates MSI cyDNA is enriched for microsatellites, which upon DC uptake induce anti-tumor immunity in a manner consistent with clinical MSI CRCs. Radiation also modulates cyDNA stimulation capacity through larger cyDNA size and increased mitochondrial DNA content. Identifying highly stimulatory cyDNA arising from genomic instability such as in MSI CRCs allows for optimized development of DNA-based STING agonist therapies to improve responses of CIN CRC patients to immunotherapies.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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