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Enregistrement W4414465979 · doi:10.1158/2326-6074.cimm25-ia04

Abstract IA04: Reprogramming the tumor–immune microenvironment: From stromal circuits to engineered microbial immunotherapies

2025· article· en· W4414465979 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas Arpaia

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReprogrammingImmunotherapyStromal cellCancer immunotherapyTumor microenvironmentImmune systemImmune checkpointChemokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The gut and intratumoral microbiota are increasingly recognized as modulators of host immunity and cancer immunotherapy outcomes. Harnessing this potential, we have developed a platform for engineering probiotic bacteria into programmable immunotherapeutic agents capable of reshaping the tumor microenvironment. Using E. coli Nissle 1917, we engineered microbial therapies that locally deliver checkpoint inhibitors, cytokines, and chemokines within tumors – achieving potent immune activation without systemic toxicity. Building on this approach, we recently engineered this system to serve as a personalized neoantigen immunotherapy platform, delivering tumor-specific neoantigens directly into host cells. This strategy drives robust neoantigen-specific CD4+ and CD8+ T cell responses, reconditions the tumor microenvironment, and induces durable tumor regression in preclinical models. These studies demonstrate the potential of microbial vectors as versatile and modular platforms for enhancing immunologic fitness and therapeutic precision in solid tumors. In parallel, we are uncovering fundamental mechanisms of immune regulation within the tumor stroma, focusing on non-immune components that shape immunologic fitness. Through single-cell and spatial transcriptomics, we identified a previously unrecognized population of immunomodulatory cancer-associated fibroblasts (imCAFs) that act as key orchestrators of local immunosuppression, functioning through a chemokine signaling axis to recruit and support hyper-suppressive regulatory T cells (Tregs) at the tumor border. Genetic perturbation of this stromal–immune circuit reprograms the tumor microenvironment toward cytotoxic T cell activation and tumor control. Underscoring the clinical relevance of these findings – and highlighting a potential avenue for therapeutic intervention by targeting the stromal compartment – we also observe analogous imCAF–Treg spatial organization in human NSCLC samples, with increased expression of imCAF markers in lung tumors being associated with reduced cytotoxicity scores and decreased progression-free survival. Together, these complementary efforts highlight how microbial engineering and stromal immunobiology can be integrated to uncover new therapeutic strategies and mechanistic insights. By leveraging synthetic biology, spatial omics, and immunoengineering, this work aims to define and modulate the determinants of immunologic fitness in solid tumors, with the ultimate goal of developing precise, effective, and durable cancer immunotherapies. Citation Format: Nicholas Arpaia. Reprogramming the tumor–immune microenvironment: From stromal circuits to engineered microbial immunotherapies [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 IA04.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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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