Targeting Dectin-1 and or VISTA enhances anti-tumor immunity in melanoma but not colorectal cancer model
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».