Abstract IA01: B cell checkpoints as regulators of tumor immunity and self-tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract B cells are increasingly recognized as key modulators of anti-tumor immunity, yet their dual roles in promoting cancer progression and maintaining immune tolerance remain incompletely understood. We identified a distinct subset of B cells expressing T cell immunoglobulin and mucin domain 1 (TIM-1) that functionally shapes both tumor immunity and autoimmunity. In murine melanoma models, TIM-1+ B cells progressively accumulate in tumor-draining lymph nodes and display a unique immunoregulatory phenotype, marked by co-expression of PD-1, TIGIT, LAG-3, and TIM-3. Conditional deletion of TIM-1 in B cells significantly reduced tumor burden and enhanced tumor-specific CD8+ T cell responses, mediated by increased type I interferon signaling and improved B cell-driven antigen presentation. Conversely, TIM-1 signaling is essential for immune tolerance. Aged mice with B cell-specific deletion of Tim-1 or Tigit spontaneously developed multi-organ autoimmunity, including central nervous system inflammation and paralysis. These findings position B cell checkpoint molecules such as TIM-1 at the intersection of immune activation and tolerance. Modulating this pathway, by either disrupting or activating TIM-1 signaling, could yield novel therapeutic opportunities in both cancer immunotherapy and autoimmune disease. Citation Format: Lloyd Bod. B cell checkpoints as regulators of tumor immunity and self-tolerance [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 IA01.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».