Targeting Dectin-1 and or VISTA enhances anti-tumor immunity in melanoma but not colorectal cancer model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Acquired resistance to immune checkpoint blockers (ICBs) is a major barrier in cancer treatment, emphasizing the need for innovative strategies. Dectin-1 (gene Clec7a) is a C-type lectin receptor best known for its ability to recognize β-glucan-rich structures in fungal cell walls. While Dectin-1 is expressed in myeloid cells and tumor cells, its significance in cancer remains the subject of controversy. METHODS: Using Celc7a-/- mice and curdlan administration to stimulate Dectin-1 signaling, we explored its impact. VISTA KO mice were employed to assess VISTA's role, and bulk RNAseq analyzed curdlan effects on neutrophils. RESULTS: Our findings reveal myeloid cells as primary Dectin-1 expressing cells in the tumor microenvironment (TME), displaying an activated phenotype. Strong Dectin-1 co-expression/co-localization with VISTA and PD-L1 in TME myeloid cells was observed. While Dectin-1 deletion lacked protective effects, curdlan stimulation significantly curtailed B16-F10 tumor progression. RNAseq and pathway analyses supported curdlan's role in triggering a cascade of events leading to increased production of pro-inflammatory mediators, potentially resulting in the recruitment and activation of immune cells. Moreover, we identified a heterogeneous subset of Dectin-1+ effector T cells in the TME. Similar to mice, human myeloid cells are the prominent cells expressing Dectin-1 in cancer patients. CONCLUSION: Our study proposes Dectin-1 as a potential adjunctive target with ICBs, orchestrating a comprehensive engagement of innate and adaptive immune responses in melanoma. This innovative approach holds promise for overcoming acquired resistance to ICBs in cancer treatment, offering avenues for further exploration and development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 découle