Hippo pathway in cancer cells induces NCAM1+αSMA+ fibroblasts to modulate tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Cancer cells adeptly manipulate the tumor microenvironment (TME) to evade host antitumor immunity. However, the role of cancer cell-intrinsic signaling in shaping the immunosuppressive TME remains unclear. Here, we found that the Hippo pathway in cancer cells orchestrates the TME by influencing the composition of cancer-associated fibroblasts (CAFs). In a 4T1 mouse breast cancer model, Hippo pathway kinases, large tumor suppressor 1 and 2 (LATS1/2), promoted the formation of neural cell adhesion molecule 1 (NCAM1)+alpha-smooth muscle actin (αSMA)+ CAFs expressing the transforming growth factor-β, which is associated with T cell inactivation and dysfunction. Depletion of LATS1/2 in cancer cells resulted in a less immunosuppressive TME, indicated by the reduced proportions of NCAM1+αSMA+ CAFs and dysfunctional T cells. Notably, similar Hippo pathway-induced NCAM1+αSMA+ CAFs were observed in human breast cancer, highlighting the potential of TME-manipulating strategies to reduce immunosuppression in cancer immunotherapy. Single-cell RNA sequencing reveals that the Hippo pathway in cancer cells influences the composition of cancer-associated fibroblasts and modulates the tumor microenvironment, thereby promoting cancer growth.
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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) | 0,001 | 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 ».