Loss of Parp7 increases type I interferon signalling and reduces pancreatic tumour growth by enhancing immune cell infiltration
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is one of the most lethal forms of cancer, and despite low incidence rates, it remains the sixth leading cause of cancer related deaths worldwide. Immunotherapy, which aims to enhance the immune system's ability to recognize and eliminate cancer cells, has emerged as a promising approach in the battle against PDAC. PARP7, a mono-ADP-ribosyltransferase, is a negative regulator of the type I interferon (IFN-I) pathway and has been reported to reduce anti-tumour immunity. Methods: We used murine pancreatic cancer cells, CR705, CRISPR/Cas9, in vivo tumour models and spectral flow cytometry to determine the role of PARP7 in pancreatic tumour growth. Results: Loss of Parp7 elevated the levels of interferon stimulated gene factor 3 (ISGF3) and its downstream target genes, even in the absence of STING. Cancer cells knocked out for Parp7 (CR705Parp7KO) produced smaller tumours than control cells (CR705Cas9) when injected into immunocompetent mice. Transcriptomic analyses revealed that CR705Parp7KO tumours had increased expression of genes involved in immunoregulatory interactions and interferon signalling pathways. Characterization of tumour infiltrating leukocyte (TIL) populations showed that CR705Parp7KO tumours had higher proportions of natural killer cells, CD8+ T cells and a lower proportion of anti-inflammatory macrophages (M2). The overall TIL profile of CR705Parp7KO tumours was suggestive of a less suppressive microenvironment. Conclusions: Our data show that loss of Parp7 reduces PDAC tumour growth by increasing the infiltration of immune cells and enhancing anti-tumour immunity. These findings provide support to pursue PARP7 as a therapeutic target for cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».