Senescent human fibroblasts have increased FasL expression and impair the tumor immune response
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Syngeneic mouse tumor models have shown that senescence influences the tumor immune response in multiple ways, including the induction of an immunosuppressive microenvironment or the promotion of immune cell recruitment. Yet, the impact of senescence on the tumor immune response in a humanized setting remains largely unexplored. Methods: To address this question, we employed a combination cells co-culture models, tumor spheroids and mice bearing tumors immunogenic to human immune cells derived from the same donor. Results: We found that senescent fibroblasts exert a dual effect by enhancing the recruitment of immune cells into the tumor microenvironment while simultaneously promoting the apoptosis of T and NK cells. Mechanistically, we demonstrate that this apoptosis is primarily due to increased Fas ligand (FasL) expression on the surface of senescent fibroblasts. Increased FasL expression was observed on different human fibroblast cell lines in response to different senescence inducers with a particular robust effect in response to RAS-induced senescence. Deletion of FasL on fibroblasts was sufficient to prevent immune cell death and increase tumor cell killing in mice. Discussion: Our results identified the expression of FasL expression as a novel component of the senescent tumor microenvironment and highlight the importance of evaluating the impact of therapy-induced senescence in humanized models to understand and predict the outcome of cancer treatments.
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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) | 0,002 | 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 ».