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Enregistrement W4410268064 · doi:10.1136/jitc-2024-010548

The cold immunological landscape of ATM-deficient cancers

2025· article· en· W4410268064 sur OpenAlexaff
S. K. Sinha, Victor Ng, Ardijana Novaj, Shu Yazaki, Xin Pei, Fatemeh Derakhshan, Fresia Pareja, Jeremy Setton, Flavie Naulin, Manuel Beltrán‐Visiedo, Ana Leda F. Longhini, Rui Gardner, Jennifer Ma, Kun Ma, Anne Roulston, Stephen Morris, María Koehler, Simon N. Powell, Ezra Y. Rosen, Lorenzo Galluzzi, Jorge S. Reis‐Filho, Atif J. Khan, Nadeem Riaz

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensTelesta Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteStarr Cancer Consortium
Mots-clésCancer researchBiologyDNA repairOlaparibImmune systemImmune checkpointTumor-infiltrating lymphocytesPARP inhibitorDNA damageImmunotherapyImmunologyPoly ADP ribose polymeraseGeneDNAPolymeraseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Mutations in genes encoding DNA repair factors, which facilitate mismatch repair, homologous recombination, or DNA polymerase functions, are known to enhance tumor immunogenicity. Ataxia telangiectasia mutated (ATM) is a central regulator of DNA double-strand break repair and is frequently affected by somatic or germline mutations in various cancer types, including breast, prostate, pancreatic, and lung cancer. However, the consequences of ATM loss on tumor immunogenicity are poorly understood. Methods We generated isogenic ATM-null models using CRISPR in murine triple-negative breast (4T1) and colorectal (CT26) cancer cell lines. ATM inactivation was confirmed by PCR and western blot. Immune cell infiltrates were assessed by flow cytometry and immunohistochemistry in both murine tumors and human samples from breast and lung cancers (via The Cancer Genome Atlas and institutional cohorts). In vivo, the impact of ATM loss on tumor growth and response to immune checkpoint blockade (anti-programmed cell death protein-1 (PD-1)) was evaluated. Furthermore, we compared the effects of different DNA-damaging agents—including an ATR inhibitor (RP-3500), a PARP inhibitor (olaparib), and the topoisomerase II inhibitor etoposide—on interferon-stimulated gene (ISG) expression and immune modulation. Results We find that—in contrast to other DNA repair defects—ATM deficiency (1) fails to encourage immune effector cell infiltration into tumors, and (2) does not enable immune cell recruitment via synthetic lethality strategies in clinical trials, such as with ATR inhibition. Assessing various DNA-damaging agents in Atm null tumors revealed a differential activation of type I interferon (IFN) signaling, with etoposide, a topoisomerase II inhibitor, emerging as the strongest activator of ISG under these conditions. Yet, PD-1-targeted immune checkpoint blockade does not bolster the therapeutic activity of etoposide in Atm-null syngeneic tumor models, nor does it modify the tumor microenvironment, suggesting that type I IFN signaling alone is insufficient to overcome immunosuppression in immunologically cold ATM null neoplasms. Conclusions ATM deficiency, while compromising DNA repair and enhancing sensitivity to radiation and ATR inhibition, does not increase tumor antigenicity or immunogenicity. Altogether, our results have important implications for the design of novel combination therapies for ATM null tumors and highlight the importance of antigenicity in the immunological consequences of defective DNA repair.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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