Pre‐Encoded IFN‐I Sensitivity Exacerbates Memory T Cell Senescence in Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Solid tumors often suppress antitumor immune responses by promoting various dysfunctional CD8+ T cell states, which limit the effectiveness of T-cell-based immunotherapy. However, the mechanisms that promote these states have not been fully characterized. It is demonstrated that spontaneous priming responses during tumor growth can produce memory T cell reservoirs that are conducive to poor proliferative responsiveness during boosting vaccination. Surprisingly, when type I interferon (IFN-I) signaling is impeded, boosting vaccination can elicit robust proliferative responses from tumor-primed memory T cells and promote tumor control. This is observed in multiple tumor types and target antigens. In contrast to conventional memory T cells, tumor-primed memory T cells are unique in their pre-encoded responsiveness to IFN-I and show enrichment of pathways pertaining to DNA repair and cell cycle arrest. Tumor-primed memory T cells up-regulate p21 expression and blockade of either p21 or IFN-I can alleviate this effect to improve their proliferative capacity during boosting vaccination. Characterization of tumor-primed memory T cells revealed transcriptional and phenotypic features of cellular senescence, where higher senescence severity correlated with higher responsiveness to IFNα/β receptor blockade. Overall, IFN-I hyperresponsiveness may be a unique feature of senescent tumor-primed memory T cells that can exacerbate their dysfunction during cancer vaccination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».