Tumor-infiltrating nociceptor neurons promote immunosuppression
Notice bibliographique
Résumé
Small extracellular vesicles (sEVs) released from tumors recruit nociceptor neurons to the tumor bed. Here, we found that ablating these neurons in mouse models of head and neck carcinoma and melanoma reduced the infiltration of myeloid-derived suppressor cells (MDSCs). Moreover, sEV-deficient tumors failed to develop in mice lacking nociceptor neurons. We investigated the interplay between tumor-infiltrating nociceptors and immune cells in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) and melanoma. Upon exposure to cancer-derived sEVs, mouse dorsal root ganglion (DRG) neurons secreted increased amounts of substance P, IL-6, and injury-associated neuronal markers. Patient-derived sEVs sensitized DRG neurons to capsaicin, implying enhanced nociceptor responsiveness. Furthermore, nociceptors cultured with sEVs induced an immunosuppressed state in CD8 + T cells. Incubation with conditioned medium from cocultures of neurons and cancer cells resulted in increased expression of markers of MDSCs and suppressive function in primary bone marrow cells, and the combination of neuron-conditioned medium and cancer sEVs promoted checkpoint receptor expression on T cells. Together, these findings reveal that nociceptor neurons facilitate CD8 + T cell exhaustion and bolster MDSC infiltration into HNSCC and melanoma. Consequently, targeting nociceptors may provide a strategy to disrupt detrimental neuroimmune cross-talk in cancer and potentiate antitumor immunity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».