TUMOR-INFILTRATING NOCICEPTOR NEURONS PROMOTE IMMUNOSUPPRESSION
Notice bibliographique
Résumé
Nociceptor neurons impact tumor immunity. Removing nociceptor neurons reduced myeloid-derived suppressor cell (MDSCs) tumor infiltration in mouse models of head and neck carcinoma and melanoma. Carcinoma-released small extracellular vesicles (sEVs) attract nociceptive nerves to tumors. sEV-deficient tumors fail to develop in mice lacking nociceptor neurons. Exposure of dorsal root ganglia (DRG) neurons to cancer sEVs elevated expression of Substance P, IL-6 and injury-related neuronal markers while treatment with cancer sEVs and cytotoxic CD8 T-cells induced an immunosuppressive state (increased exhaustion ligands and cytokines). Cancer patient sEVs enhanced DRG responses to capsaicin, indicating increased nociceptor sensitivity. Conditioned media from DRG and cancer cell co-cultures promoted expression of MDSC markers in primary bone marrow cells while DRG conditioned media together with cancer sEVs induced checkpoint expression on T-cells. Our findings indicate that nociceptor neurons facilitate CD8+ T cell exhaustion and enhance MDSC infiltration. Targeting nociceptor-released IL-6 emerges as a novel strategy to disrupt harmful neuro-immune interactions in cancer and enhance anti-tumor immunity.
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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) | 0,005 | 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 ».