Baseline AHR expression shapes immune response to pharmacological modulation in PBMCs from pancreatic cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains largely unresponsive to immunotherapy because of its highly immunosuppressive tumor microenvironment. Aryl hydrocarbon receptor (AHR), a ligand-dependent transcription factor, has emerged as a key regulator of immune homeostasis and inflammation. However, its systemic immunomodulatory role in PDAC, particularly outside the tumor microenvironment, remains poorly understood. Methods: with two AHR agonists (Carbidopa and Tapinarof) and one antagonist (BAY 2416964). The samples were stratified into Low and High/Medium AHR expression groups. Flow cytometry (FC), qPCR, ELISA, Luminex assays, and immunofluorescence imaging were used to evaluate immune checkpoint expression, cytokine secretion, monocyte polarization, and subcellular AHR localization. Overall survival analysis was performed based on the baseline AHR expression levels. Results: Baseline AHR expression strongly influenced the immunological effects of AHR modulators. In High/Medium AHR PBMCs, Carbidopa increased PD-L1 and soluble PD-1 (sPD-1) levels, while IL10 expression was suppressed. In contrast, BAY significantly reduced PD-1 and sPD-1 levels in Low AHR PBMCs, whereas Tapinarof induced the highest IL10 expression. All modulators reduced the proportion of M2-like monocytes, indicating a shift toward less immunosuppressive phenotypes. Nuclear translocation of AHR protein varied across treatments and expression levels. Kaplan-Meier analysis revealed a non-significant trend toward improved overall survival in the High/Medium AHR group (log-rank p = 0.276). Conclusion: Baseline AHR expression critically shapes the immune response to pharmacological modulation in PBMCs from PDAC patients. These findings suggest that AHR profiling may serve as a clinically relevant biomarker for stratifying patients and guiding personalized immunotherapy approaches for PDAC.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 ».