PD-L1 expression is mediated by microRNA processing, Wnt/β-catenin signaling, and chemotherapy in Wilms tumor
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Inhibition of immune checkpoint proteins is effective in adult cancers but has shown limited efficacy in pediatric cancers. While factors regulating expression of immune checkpoint proteins such as PD-L1 are well-documented in adult cancers, their regulation is poorly understood in pediatric cancers. Here, we show that PD-L1 is upregulated in distinct subsets of Wilms tumor, the most common pediatric kidney cancer. Specifically, chemotherapy-exposed Wilms tumor specimens exhibited higher levels of PD-L1 expression, and common chemotherapeutics upregulated PD-L1 in childhood cancer cell lines in vitro . Furthermore, mutations in CTNNB1 and DROSHA , the two most commonly mutated genes in Wilms tumor, correlated with higher PD-L1. Activation of Wnt/β-catenin signaling and knockdown of DROSHA or DICER1 both increase PD-L1 in vitro . Lastly, in adult cancers, DICER1 alterations are associated with immune gene expression signatures and improved survival in response to immune checkpoint inhibitors. Together, our results identify clinical and biological properties regulating PD-L1 in Wilms tumor that may inform precision therapy approaches in pediatric immuno-oncology.
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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) | 0,002 | 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 ».