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Enregistrement W4415898595 · doi:10.1136/jitc-2025-sitc2025.1251

1251 Impact of intra-tumoral mammary microbiota on macrophage biology and anti-tumor immune response in breast cancer

2025· article· W4415898595 sur OpenAlexaff
Sara Haije

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2025
Typearticle
Langue
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemMacrophageBreast cancerMammary glandCancerMammary tumor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In recent decades, a revolution in knowledge about the human gut microbiota has shed light on the major role of commensal bacteria in carcinogenesis, tumor progression, and the response to immunotherapy. We now know that bacteria can infiltrate various solid tumors and form a local microbiota in breast cancer. The discovery of this bacterial population has opened a new area of research into the intra-tumoral breast microbiota and its role in the tumor microenvironment (TME), particularly regarding immune content. Our laboratory detected, using immunohistochemistry on human breast tumor sections, the presence of macrophages carrying bacterial components such as lipopolysaccharide (LPS). A positive correlation was also observed between the abundance of intra-tumoral bacteria and long-term survival in patients with advanced-grade or stage breast cancer. However, at the fundamental level, the impact of these bacteria on tumor-associated immune responses and the TME remains poorly characterized in breast cancer. Considering the functional plasticity of macrophages and their prognostic significance in breast cancer, we hypothesize that certain bacterial species within the intra-tumoral breast microbiota may modulate macrophage biology, and consequently, anti-tumor immune responses, which could influence the response to immunotherapy.Methods We aimed to determine the impact of heat-inactivated bacteria ( E. coli and S. epidermidis) on the polarization phenotype of macrophages and their effect on tumors. To this end, we differentiated blood monocytes into macrophages and co-cultured them with breast cancer cell lines (MDA-MB-231, BT549, T47D, SKBR3) expressing green fluorescent protein (GFP) at the nuclear level. The macrophages were exposed to components of Gram-negative bacteria, such as LPS, or to bacteria in combination with interferon-gamma (IFN-γ).Results Based on the results obtained by fluorescent microscopy, E. coli stimulation led to a reduction in tumor cell numbers when co-cultured with macrophages. In contrast, S. epidermidis did not show any significant effect on tumor cell numbers. From a phenotypic perspective, flow cytometry and multiplex cytokine assay results showed an increased expression of surface markers associated with the M1 phenotype, such as CD86, and elevated levels of several pro-inflammatory cytokines and chemokines, including TNF-α and CXCL10, in macrophages stimulated with E. coli bacteria.Conclusions Our results suggest that macrophages stimulated by heat-inactivated E. coli can be polarized towards the tumoricidal M1 phenotype. These findings provide insights into the potential of leveraging the intra-tumoral microbiota to reprogram macrophages and modulate immune responses, offering promising strategies for improving the efficacy of immunotherapy in breast cancer patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
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