Kinome-Wide Screening Identifies FAK as a Novel Post-Translational Regulator of PD-L1 Stability and Immune Evasion in Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive subtype characterized by limited treatment options and poor prognosis. Although immune checkpoint inhibitors targeting the PD-1/PD-L1 axis have shown clinical promise, many TNBC patients exhibit resistance or limited response, underscoring the need to understand regulatory mechanisms of PD-L1 expression. Here, we performed a kinome-wide inhibitor screen using a HEK293A cell line stably expressing a NanoLuc-tagged PD-L1 construct lacking its endogenous promoter, to identify post-translational regulators of PD-L1 stability. We identified focal adhesion kinase (FAK) as a novel modulator of PD-L1. FAK inhibition significantly decreased PD-L1 levels in HEK293A cells but paradoxically increased PD-L1 expression in TNBC cell lines. Mechanistically, FAK directly interacts with PD-L1 to modulate its stability independently of its kinase activity. Functionally, FAK inhibition enhanced membrane PD-L1 expression and reduced T-cell-mediated cancer cell killing, suggesting increased immune evasion. These findings reveal a novel role for FAK in immune modulation and suggest that combining FAK inhibitors with PD-L1 blockade may offer a promising strategy for TNBC treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».