Bifidobacteria-derived exopolysaccharide promotes anti-tumor immunity
Notice bibliographique
Résumé
While several phylogenetically distinct bacterial taxa can predict responses to or improve cancer immunotherapies, the underlying mechanisms remain poorly understood. The use of microbes for microbial therapeutics is currently under intense research, yet safety and regulatory hurdles remain challenging. Thus, non-replicative bacterial-derived molecules or extracts provide promising alternatives. We have identified exopolysaccharides (EPSs) from two bacterial species-Bifidobacterium pseudolongum and Bifidobacterium pseudocatenulatum-that promote anti-tumor immunity. EPS improved Th1 T cell immunity, which was further boosted by the metabolite inosine. Mechanistically, EPS was sensed by dendritic cells in a Tlr2-MyD88-dependent manner, which induced interleukin (IL)-12 and tumor necrosis factor (TNF)-α. Both cytokines were required for T cell-dependent killing of tumor cells in murine colon cancer models. EPS stimulated IL-12 production through Toll-like receptor 2 (TLR2) in human dendritic cells and promoted cell death in patient-derived colon cancer organoids through immune cells. Collectively, our study identifies microbe-derived EPS as an adjuvant immunotherapy in cancer.
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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 ».