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Enregistrement W4414493011 · doi:10.1158/2326-6074.cimm25-a016

Abstract A016: KRASG12D inhibition enhances tumor cell sensitivity to natural killer cell-mediated cytotoxicity

2025· article· en· W4414493011 sur OpenAlexaboutno aff
Hong‐Yuan Chen, Tuo Hu, Xu Chao, Liangjie Chi, Fangqin Xue, Chunbo He

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentImmunotherapyImmune systemNatural killer cellCancer immunotherapyLymphokine-activated killer cellCancerImmunosuppressionFlow cytometryCytotoxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: KRAS^G12D mutations represent a significant oncogenic driver, prevalent in highly aggressive malignancies such as pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and colorectal cancer (CRC). The recent development of direct KRAS^G12D inhibitors has ushered in a new era of targeted therapy, offering unprecedented opportunities to address these previously intractable cancers. This study aimed to explore and optimize therapeutic strategies by thoroughly evaluating the efficacy of MRTX1133, a novel selective non-covalent KRAS^G12D inhibitor, in conjunction with various immunotherapeutic modalities, particularly those involving natural killer (NK) cells. Methods: We utilized patient-derived xenograft and syngeneic murine cancer models to systematically characterize alterations of immune landscapes within tumor microenvironment (TME) upon KRAS^G12D inhibition. Comprehensive and in-depth assessment of immune cell function and single-cell level transcriptional activity was performed using flow cytometry and single-cell RNA sequencing analysis. Results: Our findings reveal that MRTX1133 not only suppresses tumor progression but also profoundly enhances the activation of infiltrated natural killer (NK) cells within the tumor microenvironment. Functional depletion of NK cells partially, yet significantly, attenuated the anti-tumor activity of MRTX1133, underscoring the contribution of NK cells to the observed therapeutic benefit. Notably, KRAS^G12D inhibition led to a reduction in tumor-infiltrating Gr-1^+ myeloid-derived suppressor cells (MDSCs) and increased the proportion of effector NK cells. Furthermore, MRTX1133 facilitated greater intratumoral accumulation of adoptively transferred NK cells and counteracted tumor-induced systemic immunosuppression on NK cells. Combined treatment with MRTX1133 and NK cell immunotherapies produced synergistic anti-tumor effects and significantly extended survival in preclinical models. Mechanistically, ex vivo analyses demonstrated that MRTX1133 upregulates NK cell-activating ligands, including MICA/B and ULBPs, and suppresses the production of cytokines such as IL-6 and GM-CSF by cancer cells, thereby enhancing tumor cell susceptibility to NK cell-mediated cytotoxicity and reducing MDSC proliferation. Conclusion: Collectively, our results illuminate the interplay between KRAS^G12D inhibition and immuno-microenvironmental remodeling, highlighting rational combinations of targeted and NK cell-based immunotherapies as promising strategies to potentiate therapeutic responses in KRAS^G12D-driven cancers, potentially improving clinical outcomes for patients. Citation Format: Hongyuan Chen, Tuo Hu, Chao Xu; Liangjie Chi, Fangqin Xue, Chunbo He. KRASG12D inhibition enhances tumor cell sensitivity to natural killer cell-mediated cytotoxicity [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 A016.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,866

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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