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Enregistrement W4404789377 · doi:10.1126/sciadv.adq8122

Identification of VISTA regulators in macrophages mediating cancer cell survival

2024· article· en· W4404789377 sur OpenAlexaff
Abdalla M. Abdrabou, Sharif Ahmed, Mengqi Fan, Bill T. V. Duong, Kangfu Chen, Pei-Ying Lo, Julia M. Mayes, Fatemeh Esmaeili, Amin GhavamiNejad, Hossein Zargartalebi, Randy Singh Atwal, Sichun Lin, Stéphane Angers, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésImmune systemTumor microenvironmentCancer researchCD8Cytotoxic T cellImmune checkpointProinflammatory cytokineBiologyCancer immunotherapyGene knockdownImmunotherapyImmunologyCell biologyInflammationCell cultureIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous human cancers have exhibited the ability to elude immune checkpoint blockade (ICB) therapies. This type of resistance can be mediated by immune-suppressive macrophages that limit antitumor immunity in the tumor microenvironment (TME). Here, we elucidate a strategy to shift macrophages into a proinflammatory state that down-regulates V domain immunoglobulin suppressor of T cell activation (VISTA) via inhibiting AhR and IRAK1. We used a high-throughput microfluidic platform combined with a genome-wide CRISPR knockout screen to identify regulators of VISTA levels. Functional characterization showed that the knockdown of these hits diminished VISTA surface levels on macrophages and sustained an antitumor phenotype. Furthermore, targeting of both AhR and IRAK1 in mouse models overcame resistance to ICB treatment. Tumor immunophenotyping indicated that infiltration of cytotoxic CD8 + cells, natural killer cells, and antitumor macrophages was substantially increased in treated mice. Collectively, AhR and IRAK1 are implicated as regulators of VISTA that coordinate a multifaceted barrier to antitumor immune responses.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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