N-MYC impairs innate immune signaling in high-grade serous ovarian carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian cancer (HGSC) is a challenging disease, especially for patients with immunologically “cold” tumors devoid of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs). We found that HGSC exhibits among the highest levels of MYCN expression and transcriptional signature across human cancers, which is strongly linked to diminished features of antitumor immunity. N-MYC repressed basal and induced IFN type I signaling in HGSC cell lines, leading to decreased chemokine expression and T cell chemoattraction. N-MYC inhibited the induction of IFN type I by suppressing tumor cell–intrinsic STING signaling via reduced STING oligomerization, and by blunting RIG-I–like receptor signaling through inhibition of MAVS aggregation and localization in the mitochondria. Single-cell RNA sequencing of human clinical HGSC samples revealed a strong negative association between cancer cell–intrinsic MYCN transcriptional program and type I IFN signaling. Thus, N-MYC inhibits tumor cell–intrinsic innate immune signaling in HGSC, making it a compelling target for immunotherapy of cold tumors.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».