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Enregistrement W4416135787 · doi:10.1136/jitc-2025-012138

Effect of extracellular vesicles in remodeling the tumor microenvironment by DNMT1 downregulation for enhanced cancer immunotherapy

2025· article· en· W4416135787 sur OpenAlexaff
Salvatore Russo, Yvonne Giannoula, Sara Feola, Justin Cerioni, Firas Hamdan, Jacopo Chiaro, Ashujot K. Dang, Paolo Bottega, Michaela Feodoroff, Manlio Fusciello, Virpi Stigzelius, Carmine D’Amico, Carmen Caiazza, Gabriella Antignani, Federica D’Alessio, Migle Sakalauskaite, Julia Petryk, John C. Bell, Carolina S. Ilkow, Mikaela Grönholm, Vincenzo Cerullo

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesHelsinki Institute of Life Science, Helsingin YliopistoSuomen Farmaseuttinen YhdistysBusiness FinlandBiocenter FinlandSyöpäsäätiöSigrid Juséliuksen SäätiöJane ja Aatos Erkon SäätiöAcademy of FinlandMedicinska Understödsföreningen Liv och HälsaHelsingin Yliopisto
Mots-clésTumor microenvironmentDownregulation and upregulationCancer immunotherapyImmune systemExtracellular vesiclesImmunotherapyCancerMicrovesicles

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The efficacy of immunotherapy is often hindered by the suppression of immune responses via the tumor microenvironment (TME). The presence of cancer cells forces other proximal non-cancerous cells to support tumor growth and persistence. A clear example of this cancerous-to-non-cancerous communication is represented by the accumulation of myeloid-derived suppressor cells (MDSCs) within the TME. Several studies have convergently shown that the overexpression of DNA-methyl-transferase-1 (DNMT1) in these cells results in protection from necroptosis and enhanced accumulation in vivo. Conversely, targeting DNMT1 through hypo-methylating agents has shown promising therapeutic potential by not only reducing the levels of MDSCs but also enhancing cancer immunogenicity and the efficacy of immune checkpoint inhibitors (ICI). METHODS: Murine 4T1 (triple-negative breast cancer (TNBC)) and CT26 (colon carcinoma) cell lines were cultured under standard conditions and used to generate tumor models in BALB/c mice. An oncolytic adenovirus expressing a DNMT1-targeting short hairpin RNA (OAd.shDNMT1) was engineered and validated for DNMT1 knockdown and genome-wide methylation reduction. Small extracellular vesicles (sEVs) were isolated from virus-infected cancer cells and characterized for RNA content and uptake by MDSCs. MDSC differentiation and suppressive function were assessed in vitro using flow cytometry and co-culture assays with murine splenocytes. In vivo, tumor-bearing mice received intratumoral OAd.shDNMT1, systemic decitabine, or immune checkpoint inhibitors (anti-Programmed cell Death protein-1), and tumor growth, immune infiltration, and systemic MDSC levels were evaluated. RESULTS: In this study, we report that, by using virally infected TNBC murine cells as a source for shDNMT1-loaded sEVs, OAd.shDNMT1 successfully reduced MDSC levels in vitro and in vivo. Furthermore, the co-administration with ICI resulted in a significant tumor growth reduction in mice bearing poorly immunogenic TNBC 4T1 cells. Also, our treatment promoted antitumor immunity, prolonged survival, and complete tumor eradication in modestly immunogenic colon CT26 cancer cells. CONCLUSION: This multifaceted strategy, based on OV-mediated immune stimulation and reduction of MDSC levels via sEVs, may improve clinical outcomes and the success of immuno-based regimens for patients facing MDSC-rich and highly aggressive cancer subtypes.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,295 · 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
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Résumé présentoui

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