Metabolization of microbial postbiotic pentanoate drives anti-cancer CAR T cells
Notice bibliographique
Résumé
The microbiome is a complex host factor and key determinant of the outcome of antibody-based and cellular immunotherapy. Its postbiotics are a blend of soluble commensal byproducts that are released into the host environment and have been associated with the regulation of immune homeostasis, particularly through impacts on epigenetics and cell signaling. In this study, we show that the postbiotic pentanoate is metabolized to citrate within the TCA cycle via both the acetyl- and succinyl-CoA entry points, a feature uniquely enabled by the chemical structure of the C5 aliphatic chain. We identified ATP-citrate lyase as the crucial factor that redirects pentanoate-derived citrate from the succinyl-CoA route to the nucleus, thereby linking metabolic output and histone acetylation. This epigenetic-metabolic crosstalk mitigated T cell exhaustion and promoted naive-like differentiation in pentanoate-programmed chimeric antigen receptor (CAR) T cells. The predictive and therapeutic potential of pentanoate was corroborated in two independent patient cohorts and three syngeneic models of CAR T adoptive therapy. Our data demonstrate that postbiotics are integrated into mitochondrial metabolism and subsequently incorporated as epigenetic imprints. This bridge between microbial and mammalian interspecies communication can ultimately impact T cell differentiation and efficacy.
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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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».