HLA-E and NKG2A Mediate Resistance to BCG Immunotherapy in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Bacillus Calmette-Guérin (BCG) is the standard of care treatment for high-risk non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC), yet many patients develop recurrent disease despite evidence of ongoing immune activation. We investigated mechanisms of immune escape in BCG-unresponsive tumors and evaluated the therapeutic potential of targeting the HLA-E/NKG2A axis. Methods Single-cell RNA sequencing, spatial immunophenotyping, proteomic profiling, and functional ex vivo assays were performed using tumors and urine samples from patients with BCG-naïve and BCG-unresponsive NMIBC. Results BCG-unresponsive tumors were enriched for HLA-E-expressing malignant cells compared with BCG-naïve tumors. Increased HLA-E expression was associated with enhanced IFN-γ signaling and was induced by IFN-γ stimulation in primary tumor cells and bladder cancer tumor lines. Spatial analyses demonstrated accumulation of NKG2A + NK and CD8 T cells in proximity to HLA-E high tumor cells, with increased NKG2A:HLA-E interactions in BCG-unresponsive tumors. Despite high expression of cytotoxic mediators, NKG2A + effector cells displayed impaired degranulation. Blockade of NKG2A with monalizumab restored degranulation of and cytotoxicity by tumor-infiltrating lymphocytes in autologous tumor co-cultures. Conclusions BCG-unresponsive NMIBC tumors are enriched for HLA-E-expressing tumor cells and NKG2A + effector lymphocytes, with increased engagement of the HLA-E/NKG2A axis within the tumor microenvironment. These findings identify the HLA-E/NKG2A axis as a therapeutic vulnerability and provide a rationale for clinical evaluation of NKG2A blockade as a bladder-sparing strategy for patients with BCG-unresponsive disease.
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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) | 0,002 | 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 ».