CD103+CD56+ ILCs Are Associated with an Altered CD8+ T-cell Profile within the Tumor Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapies have had unprecedented success in the treatment of multiple cancer types, albeit with variable response rates. Unraveling the complex network of immune cells within the tumor microenvironment (TME) may provide additional insights to enhance antitumor immunity and improve clinical response. Many studies have shown that NK cells or innate lymphoid cells (ILC) have regulatory capacity. Here, we identified CD103 as a marker that was found on CD56+ cells that were associated with a poor proliferative capacity of tumor-infiltrating lymphocytes in culture. We further demonstrated that CD103+CD56+ ILCs isolated directly from tumors represented a distinct ILC population that expressed unique surface markers (such as CD49a and CD101), transcription factor networks, and transcriptomic profiles compared with CD103-CD56+ NK cells. Using single-cell multiomic and spatial approaches, we found that these CD103+CD56+ ILCs were associated with CD8+ T cells with reduced expression of granzyme B. Thus, this study identifies a population of CD103+CD56+ ILCs with potentially inhibitory functions that are associated with a TME that includes CD8+ T cells with poor antitumor activity. Further studies focusing on these cells may provide additional insights into the biology of an inhibitory TME.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».