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Enregistrement W4415648825 · doi:10.1016/j.isci.2025.113610

Uncovering the individual immunotherapeutic roles of PTPN1 and PTPN2 in T cells during dual inhibition

2025· article· en· W4415648825 sur OpenAlexafffund
Luis‐Alberto Pérez‐Quintero, Alexandre Poirier, Chu-Han Feng, Zuzet Martínez-Córdova, Isabelle Aubry, Cédric Carli, Samaneh Kamyabiazar, Alain Pacis, Yevgen Zolotarov, Kelly-Anne Pike, Jean‐Sébastien Delisle, Michel L. Tremblay

Notice bibliographique

RevueiScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Tyrosine Phosphatases
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCole FoundationMitacsMcGill University
Mots-clésProtein tyrosine phosphataseCancer immunotherapyImmunotherapyPhosphataseCancer cellDual-specificity phosphataseCancerBlockadeTranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer immunotherapy benefits only a subset of tumor types, underscoring the need for new targets. The protein tyrosine phosphatases PTPN1 and PTPN2 have emerged as promising candidates and stand out for being amenable to small-molecule inhibition. However, competitive inhibitors inhibit both phosphatases equally, leaving a gap in our understanding of their individual contributions. Herein, we dissected the impact of single and double PTPN1/2 deletion on T cell cytotoxicity. Our results show that while PTPN2 functionally dominates over PTPN1, additional deletion of PTPN1 is required for maximal effect. Transcriptomic profiling revealed that dual deficiency synergistically enhanced the IL-10/STAT3 axis, providing mechanistic insight into their cooperative inhibitory roles. Furthermore, we demonstrate that phosphotyrosine mimetic inhibitors of PTPN1, which were already found to be safe in humans, can be repurposed for cancer immunotherapy. This strategy can be used to increase the efficacy of PD-1 blockade and broaden its use to other cancer types.

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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