Hypoxia is linked to acquired resistance to immune checkpoint inhibitors in lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Despite the established use of immune checkpoint inhibitors (ICIs) to treat non-small cell lung cancer (NSCLC), only a subset of patients benefit from treatment and ∼50% of patients whose tumors respond eventually develop acquired resistance (AR). To identify novel drivers of AR, we generated murine Msh2 knock-out (KO) lung tumors that initially responded but eventually developed AR to anti-PD-1, alone or in combination with anti-CTLA-4. Resistant tumors harbored decreased infiltrating T cells and reduced cancer cell-intrinsic MHC-I and MHC-II levels, yet remained responsive to IFNγ. Resistant tumors contained extensive regions of hypoxia, and a hypoxia signature derived from single-cell transcriptional profiling of resistant cancer cells was associated with decreased progression-free survival in a cohort of NSCLC patients treated with anti-PD-1/PD-L1 therapy. Targeting hypoxic tumor regions using a hypoxia-activated pro-drug delayed AR to ICIs in murine Msh2 KO tumors. Thus, this work provides a rationale for targeting tumor metabolic features, such as hypoxia, in combination with immune checkpoint inhibition.
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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 ».