Senescence Defines a Distinct Subset of Myofibroblasts That Orchestrates Immunosuppression in Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) therapeutic resistance is largely attributed to a unique tumor microenvironment embedded with an abundance of cancer-associated fibroblasts (CAF). Distinct CAF populations were recently identified, but the phenotypic drivers and specific impact of CAF heterogeneity remain unclear. In this study, we identify a subpopulation of senescent myofibroblastic CAFs (SenCAF) in mouse and human PDAC. These SenCAFs are a phenotypically distinct subset of myofibroblastic CAFs that localize near tumor ducts and accumulate with PDAC progression. To assess the impact of endogenous SenCAFs in PDAC, we used an LSL-KRASG12D;p53flox;p48-CRE;INK-ATTAC (KPPC-IA) mouse model of spontaneous PDAC with inducible senescent cell depletion. Depletion of senescent stromal cells in genetic and pharmacologic PDAC models relieved immune suppression by macrophages, delayed tumor progression, and increased responsiveness to chemotherapy. Collectively, our findings demonstrate that SenCAFs promote PDAC progression and immune cell dysfunction. SIGNIFICANCE: CAF heterogeneity in PDAC remains poorly understood. In this study, we identify a novel subpopulation of senescent CAFs that promotes PDAC progression and immunosuppression. Targeting CAF senescence in combination therapies could increase tumor vulnerability to chemo- or immunotherapy. See related article by Ye et al.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».