Age-dependent tumor-immune interactions underlie immunotherapy response in pediatric cancer
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Pediatric cancers originate in rapidly growing tissues within the context of a developing host. However, the interactions between cancer cells and the developing immune system are incompletely understood. Here, we established a suite of pediatric syngeneic mouse cancer models across diverse anatomical sites and compared their tumor immune microenvironment with that in adult mice. Tumors in pediatric mice exhibited significantly accelerated growth and diminished leukocyte infiltration, dominated by naïve-like PD-1 low /CD8 + T cells, and proliferative MHCII low /PD-L1 hi /CD86 low macrophages. Tumor-infiltrating leukocytes in pediatric mice were enriched for MYC targets, which was also observed in pediatric patient samples. Furthermore, pediatric mice displayed poor responses to anti-PD-1/PD-L1 or bispecific T cell engager antibodies, which could be reversed by inducing a proinflammatory microenvironment via MYC inhibition or inducing macrophage polarization to an MHCII hi phenotype. These findings underscore the significant influence of young age on cancer immune responses and reveal potential new therapeutic opportunities for pediatric cancers. HIGHLIGHTS Allograft tumors exhibit markedly accelerated growth in pediatric hosts compared to adults. Tumors growing in pediatric mice have reduced leukocyte infiltration, dominated by naïve-like PD-1 low /CD8 + T cells, and MHCII low /M2-like macrophages. Enrichment of MYC target genes is observed in pediatric mouse tumors and confirmed in primary patient tumor samples. Pediatric mice display reduced response to anti-PD-1/PD-L1 and BiTE immunotherapy, which can be reversed by remodeling the TIME, using either MYC inhibition or macrophage polarization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».