MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393231600 · doi:10.3389/fimmu.2024.1366197

Targeting CD73 with flavonoids inhibits cancer stem cells and increases lymphocyte infiltration in a triple-negative breast cancer mouse model

2024· article· en· W4393231600 sur OpenAlexafffund
Karan Mediratta, Sara El‐Sahli, Marie Marotel, Muhammad Z. Awan, Melanie Kirkby, Ammar Salkini, Reem Kurdieh, Salman Abdisalam, Amit Shrestha, Chiara Di Censo, Andrew Sulaiman, Sarah McGarry, Jessie R. Lavoie, Zhen Liu, Seung‐Hwan Lee, Xuguang Li, Giuseppe Sciumè, Vanessa M. D’Costa, Michele Ardolino, Lisheng Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdenosine and Purinergic Signaling
Établissements canadiensOttawa HospitalHealth CanadaInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHuntsman Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyUniversity of Ottawa
Mots-clésCancer researchTriple-negative breast cancerCancer stem cellMedicineImmune systemPaclitaxelBreast cancerImmunologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chemotherapy remains the mainstay treatment for triple-negative breast cancer (TNBC) due to the lack of specific targets. Given a modest response of immune checkpoint inhibitors in TNBC patients, improving immunotherapy is an urgent and crucial task in this field. CD73 has emerged as a novel immunotherapeutic target, given its elevated expression on tumor, stromal, and specific immune cells, and its established role in inhibiting anti-cancer immunity. CD73-generated adenosine suppresses immunity by attenuating tumor-infiltrating T- and NK-cell activation, while amplifying regulatory T cell activation. Chemotherapy often leads to increased CD73 expression and activity, further suppressing anti-tumor immunity. While debulking the tumor mass, chemotherapy also enriches heterogenous cancer stem cells (CSC), potentially leading to tumor relapse. Therefore, drugs targeting both CD73, and CSCs hold promise for enhancing chemotherapy efficacy, overcoming treatment resistance, and improving clinical outcomes. However, safe and effective inhibitors of CD73 have not been developed as of now. Methods: We used in silico docking to screen compounds that may be repurposed for inhibiting CD73. The efficacy of these compounds was investigated through flow cytometry, RT-qPCR, CD73 activity, cell viability, tumorsphere formation, and other in vitro functional assays. For assessment of clinical translatability, TNBC patient-derived xenograft organotypic cultures were utilized. We also employed the ovalbumin-expressing AT3 TNBC mouse model to evaluate tumor-specific lymphocyte responses. Results: CSCs, and co-targeting CD73, YAP, and Wnt effectively suppressed the growth of human TNBC cell lines and patient-derived xenograft organotypic cultures. Furthermore, triple-drug combination inhibited paclitaxel-enriched CSCs and simultaneously improved lymphocyte infiltration in syngeneic TNBC mouse tumors. Discussion: Conclusively, our findings elucidate the significance of CSCs in impairing anti-tumor immunity. The high efficacy of our triple-drug regimen in clinically relevant platforms not only underscores the importance for further mechanistic investigations but also paves the way for potential development of new, safe, and cost-effective therapeutic strategies for TNBC.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetAdenosine and Purinergic SignalingTravaux en français237 207