Hematopoietic Tet2 inactivation enhances the response to checkpoint blockade immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Somatic mutations inactivating TET2 are among the most common drivers of clonal hematopoiesis (CH). While TET2 inactivation is associated with monocyte-derived inflammation and improved chimeric antigen-receptor-T cell function, its impact on immunotherapy response is unknown. In our mouse model, hematopoietic Tet2 mutation enhanced immune checkpoint blockade (ICB) response. Enhanced ICB response with Tet2 mutation required phagocytes, CD4 and CD8 T cells. Mechanistically, in Tet2 -mutant tumor-infiltrating leukocytes (TILs), ICB preferentially induced anti-tumor states and restricted cell states linked to tumor progression. Tet2 -mutant monocytes activated costimulatory programs, while Tet2 -mutant T cells showed enhanced T cell memory signatures, lesser exhaustion and decreased regulatory phenotype. Our murine data was clinically relevant, since we found that melanomas from patients with TET2 driver mutation-CH (TET2-CH) showed enhanced immune infiltration, T cell activation, and T cell memory programs. In melanoma patients treated with ICB, TET2-CH was associated with 6-fold greater odds of clinical benefit. Collectively, our data establishes that hematopoietic Tet2 inactivation primes leukocytes for anti-tumor states associated with immunotherapy response and provides a potential biomarker for personalized therapy.
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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) | 0,002 | 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 ».