Cancer-induced nerve injury promotes resistance to anti-PD-1 therapy
Notice bibliographique
Résumé
Perineural invasion (PNI) is a well-established factor of poor prognosis in multiple cancer types1, yet its mechanism remains unclear. Here we provide clinical and mechanistic insights into the role of PNI and cancer-induced nerve injury (CINI) in resistance to anti-PD-1 therapy. Our study demonstrates that PNI and CINI of tumour-associated nerves are associated with poor response to anti-PD-1 therapy among patients with cutaneous squamous cell carcinoma, melanoma and gastric cancer. Electron microscopy and electrical conduction analyses reveal that cancer cells degrade the nerve fibre myelin sheets. The injured neurons respond by autonomously initiating IL-6- and type I interferon-mediated inflammation to promote nerve healing and regeneration. As the tumour grows, the CINI burden increases, and its associated inflammation becomes chronic and skews the general immune tone within the tumour microenvironment into a suppressive and exhaustive state. The CINI-driven anti-PD-1 resistance can be reversed by targeting multiple steps in the CINI signalling process: denervating the tumour, conditional knockout of the transcription factor mediating the injury signal within neurons (Atf3), knockout of interferon-α receptor signalling (Ifnar1−/−) or by combining anti-PD-1 and anti-IL-6-receptor blockade. Our findings demonstrate the direct immunoregulatory roles of CINI and its therapeutic potential. Perineural invasion and cancer-induced nerve injury of tumour-associated nerves are associated with poor response to anti-PD-1 therapy, which can be reversed by combining anti-PD-1 therapy with anti-inflammatory interventions.
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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 ».