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Enregistrement W4404064334 · doi:10.1136/jitc-2024-sitc2024.0575

575 Epigenetic modulation by KDM6B in myeloid cells regulates glioblastoma immune checkpoint therapy outcomes

2024· article· en· W4404064334 sur OpenAlexaff
Pratishtha Singh, Deblina Raychaudhuri, Yulong Chen, Candice C. Poon, Mercedes Hennessey, Aminah J. Tannir, Sreyashi Basu, Padmanee Sharma, Sangeeta Goswami

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterAndrew Sabin Family Foundation
Mots-clésEpigeneticsGlioblastomaCancer researchEpigenetic therapyImmune checkpointImmune systemMedicineDNA methylationImmunotherapyBiologyGeneImmunologyGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Glioblastoma (GBM), a disease with a grim overall prognosis, exhibits inherent resistance to immune checkpoint therapy (ICT). GBM tumors notably contain immune-suppressive myeloid cell subsets, which contribute to this resistance. The potential to enhance ICT response by targeting specific epigenetic pathways to reprogram these immune-suppressive myeloid cells into an immune-stimulatory phenotype remains largely unexplored. Our objective was to identify key epigenetic factors that regulate immune-suppressive pathways in myeloid cells and to target these factors to overcome myeloid cell-mediated resistance to ICT in GBM. <h3>Methods</h3> To identify epigenetic factors in intratumoral myeloid cell subsets, we performed scRNA-seq and spatial transcriptomic analysis (Visium) on CD45+ immune cells from GBM patient samples (MD Anderson IRB-approved protocol PA13-029). We investigated the impact of myeloid-specific Kdm6b deletion on the GBM tumor immune microenvironment using scRNA-seq on GBM tumors from control and LysM<sup>cre</sup>KDM6B<sup>fl/fl</sup> mice carrying the Kdm6b deletion in myeloid cells. For mechanistic insights, we conducted scATAC-seq and CHIPseq on CD45+ cells from tumors and bone marrow derived macrophages of mice. To determine the translational relevance of our findings from the genetic model, we compared murine GBM tumor growth and the tumor immune microenvironment in the presence and absence of a pharmacological inhibitor of KDM6B (GSK-J4). <h3>Results</h3> Single-cell and spatial transcriptomic analyses of human GBM tumors revealed that intratumoral immune-suppressive myeloid cell subsets highly express the epigenetic enzyme histone 3 lysine 27 demethylase (KDM6B). Significantly, the deletion of Kdm6b specifically in myeloid cells led to reduced tumor burden and improved survival in preclinical GBM models. Mechanistic studies showed that Kdm6b-deficient myeloid cells had altered epigenetic and transcriptomic profiles, with an increased interferon response, enhanced phagocytic ability, and improved antigen presentation. Additionally, pharmacological inhibition of KDM6B in a murine GBM model replicated the genetic model’s functional phenotype and improved survival following anti-PD1 therapy. <h3>Conclusions</h3> This study identified KDM6B as a key epigenetic regulator of myeloid cell phenotype and function, underscoring its potential as a therapeutic target to improve responses to anti-PD1 therapy. <h3>Acknowledgements</h3> This research is supported by the MD Anderson Physician Scientist Award, Khalifa Physician Scientist Award, Andrew Sabin Family Foundation Fellows Award and Clinic and Laboratory Integration Program Award awarded to Sangeeta Goswami. <h3>Ethics Approval</h3> MD Anderson IRB-approved protocol PA13-029.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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