IL-4-STAT6-induced high Siglec-G/10 expression aggravates the severe immune suppressive tumor microenvironment and impedes the efficacy of immunotherapy in head and neck squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background Immune checkpoint blockade therapy has shown limited efficacy in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Sialic acid binding immunoglobulin-like lectin (Siglec)-15 has been identified as a novel immune evasion biomarker, while the role of Siglec-10 in the specific immune suppressive tumor microenvironment remains largely unknown. Methods Immunohistochemical assays were employed to investigate the correlation of the expressions of Siglec-10 and Siglec-15 with the clinicopathological features as well as the prognosis of immunotherapy in patients with HNSCC. The Gene Expression Omnibus datasets were used to identify the upstream transcriptional regulators of SIGLEC10 in tumor-associated macrophages (TAMs) and the downstream biological functions it mediates. These findings were then validated through in vitro and in vivo experiments. The impact of Siglecg deficiency on the efficacy of immunotherapy and the activation of CD8+T cells was analyzed in mouse HNSCC tumor-bearing models. Results The expression of Siglec-G/10, rather than that of Siglec-15, was positively correlated with immune suppressive marker programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression and was associated with cervical lymph node metastasis, poorer pathologic stage, and lower sensitivity to immunotherapy. Siglecg deficiency rescued the immune suppressive tumor microenvironment, as evidenced by decreased TAM-associated phenotype and increased CD8+T cell infiltration and activation, which inhibited tumor growth significantly. Single-cell sequence and transcription factor prediction revealed that signal transducer and activator of transcription 6 (STAT6) could induce Siglec-G/10 transcription. Interleukin (IL)-4 could upregulate Siglec-G/10 expression significantly via STAT6 activation, as proved by overexpression and inhibition of STAT6. Signal transduction mechanism revealed that Siglec-G/10 could promote TAM differentiation and activation via increasing HIF1α (hypoxia-inducible factor 1α) expression. Furthermore, Siglecg deficiency could enhance the efficacy of immune checkpoint inhibitor, and increase the infiltration and cytotoxic functions of CD8+T cells. Conclusions Our results suggest that high Siglec-G/10 expression aggravates the immune suppressive tumor microenvironment and impedes the immunotherapy efficacy in HNSCC, which indicates that targeting Siglec-G/10 may represent a promising therapeutic option for improving the immunotherapy efficacy in HNSCC.
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 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) | 0,001 | 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 ».