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Enregistrement W4414458510 · doi:10.1158/2326-6074.cimm25-pr-01

Abstract PR-01: Targeting the ApoE-LDLR pathway disrupts MDSC-mediated systemic immunosuppression and enhances the efficacy of NK cell immunotherapy

2025· article· en· W4414458510 sur OpenAlexaboutno aff
Xu Chao, Hong‐Yuan Chen, Liangjie Chi, Fangqin Xue, Chunbo He

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemImmunosuppressionImmunotherapyCancer immunotherapyTumor microenvironmentT cellImmune toleranceEx vivoMyeloid-derived Suppressor Cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Adoptive cell transfer-based immunotherapies have shown limited efficacy against most solid tumors. A key barrier to success is the immunosuppressive tumor microenvironment (TME). Beyond local effects, tumors induce systemic immune disturbances that further hinder anti-tumor immunity and promote disease progression. In this study, we investigate how tumor-driven systemic immunosuppression compromises the function of both endogenous and adoptively transferred natural killer (NK) cells, identifying potential strategies to enhance immunotherapeutic outcomes. Study Design: We utilized syngeneic murine cancer models to systematically characterize alterations in immune cell populations within the circulation and spleen. Comprehensive and in-depth assessment of immune cell function, transcriptional activity, and metabolic state was performed using flow cytometry, Seahorse metabolic analysis, RNA sequencing, metabolic tracing, and ex vivo co-culture systems. Results: In our PDAC mouse models, tumor burden elicited a robust systemic inflammatory response marked by expansion of myeloid lineage cells, particularly MDSCs, within the TME, peripheral blood, and spleen. Tumor growth led to reduced frequencies and functional deficits in both endogenous and adoptively transferred NK cells in circulation and spleen. Depletion of Gr-1+ MDSCs effectively restored NK cell effector functions. Mechanistic analyses demonstrated that MDSCs in tumor-bearing mice promote NK cell dysfunction through induction of lipid peroxidation. Notably, we observed pronounced upregulation of apolipoprotein E (ApoE)—a central lipid metabolism regulator—in MDSCs, which drove increased lipid oxidation and reactive oxygen species (ROS) production. Disruption of the ApoE-LDL receptor (LDLR) axis in MDSCs, achieved via genetic ablation, reprogrammed their metabolic activities and significantly reduced their immunosuppressive capacity toward both endogenous and transferred NK cells. Furthermore, pharmacological inhibition of lipid utilization rescued NK cell function and, when combined with NK cell adoptive transfer, produced synergistic anti-tumor effects in PDAC models. Conclusions: Our results emphasize the pivotal role of MDSC expansion in mediating systemic immunosuppression in tumor-bearing hosts. We identify the ApoE/LDLR axis as a promising therapeutic target to disrupt MDSC-driven immunosuppression, thereby enhancing the efficacy of NK cell–based immunotherapies. These findings underscore the importance of resolving systemic immune dysregulation in cancer patients to maximize the benefits of immunotherapy. Citation Format: Chao Xu, Hongyuan Chen, Liangjie Chi, Fangqin Xue, Chunbo He. Targeting the ApoE-LDLR pathway disrupts MDSC-mediated systemic immunosuppression and enhances the efficacy of NK cell immunotherapy [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Mechanisms of Cancer Immunity and Cancer-related Autoimmunity; 2025 Sep 24-27; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2025;13(9 Suppl):Abstract nr PR-01.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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