Effects of combined radiotherapy with immune checkpoint blockade on immunological memory in luminal-like subtype murine bladder cancer model
Notice bibliographique
Résumé
MIBC is a highly lethal disease, and the patient survival rate has not improved significantly over the last decades. UPPL is a cell line that can be used to recapitulate the luminal-like molecular subtype of bladder cancer and to discover effective treatments to be translated in patients. Here, we investigate the effects of combinational treatments of radiotherapy and immunotherapy in this recently characterized UPPL tumor-bearing mice. We first characterized the baseline tumor microenvironment and the effect of radiation, anti-PD-L1, and combinatorial treatments. Then, the mice were re-challenged with a second tumor (rechallenged tumor) in the contralateral flank of the first tumor to assess the immunological memory. Radiation slowed down the tumor growth. All treatments also decreased the neutrophil population and increased the T cell population. Anti-PD-L1 therapy was not able to synergize with radiation to further delay tumor growth. Furthermore, none of the treatments were able to generate immune memory. The treatments were not sufficient to induce a significant and lasting pool of memory cells. We show here that anti-PD-L1 treatment added to radiotherapy was not enough to achieve T cell-mediated memory in UPPL tumors. Stronger T cell activation signals may be required to enhance radiation efficacy in luminal-like bladder cancer.
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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) | 0,001 | 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.
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 ».