Alterations in PD-L1 succinylation shape anti-tumor immune responses in melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Tumors undergo metabolic reprogramming to meet the energetic, synthetic and redox demands essential for malignancy, often characterized by increased glycolysis and lactate production. However, the role of mitochondrial metabolism in tumor immunity remains unclear. The present study integrates spatial transcriptomics, bulk transcriptomics and proteomics, revealing a strong link between the metabolite succinyl-CoA and tumor immunity as well as the efficacy of anti-programmed cell death protein-1 (PD-1) therapy in patients with melanoma. Elevated succinyl-CoA levels, through α-ketoglutarate or succinate supplementation, enhanced T cell-mediated tumor elimination, both in vitro and in vivo. Mechanistically, succinylation of the ligand of PD-1 (PD-L1) at lysine 129 led to its degradation. Increased carnitine palmitoyltransferase 1A (CPT1A), identified as a succinyltransferase for PD-L1, boosted anti-tumor activity. Preclinically, bezafibrate, a hyperlipidemia drug, upregulated CPT1A and synergized with CTLA-4 monoclonal antibody to inhibit tumor growth. Clinically, higher PD-L1 and lower CPT1A levels in tumors correlated with better anti-PD-1 therapy responses, suggesting potential biomarkers for prediction of treatment efficacy. Succinylation of PD-L1 by carnitine palmitoyltransferase 1A (CPT1A) in melanoma leads to its degradation and enhanced T cell-dependent killing in vitro. Increasing CPT1A levels synergizes with anti-CTLA-4 treatment to suppress tumor growth in a mouse melanoma model.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».