Obesity-associated checkpoint blockade sensitivity is regulated by the diet-microbiota-immunity axis 4468
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Globally, more people are overweight/obese than underweight, and obesity is associated with increased risk and mortality of several types of cancer. Paradoxically, obesity is associated with improved immune checkpoint inhibitor (ICI) efficacy in a variety of cancer types. While there is a body of literature demonstrating that the gut microbiome impacts ICI efficacy in preclinical models and human clinical trials, it is unknown how these observations relate to dietary habits and/or body weight. To investigate how diet influences cancer progression, we exposed our preclinical mouse model of lung cancer to 12 unique diets that lead to varying degrees of metabolic and immunological dysfunction over 15 weeks. We found that tumor growth and anti-PD-1 sensitivity are diet-dependent and vary significantly between obesity-promoting diets. Characterization of the gut microbiota by 16s rRNA uncovered bacterial families associated with ICI sensitivity that differed between obesity-inducing diets. To uncouple the effects of diet and adiposity, we showed that changing diet just 48 hours prior to the onset of treatment significantly alters ICI response independent of weight changes, which was also achieved with fecal microbiota transplants. These findings suggest that diet-induced changes to the gut microbiome may be driving differences in tumor growth and ICI sensitivity, and that diet and nutrition can be optimized to maximize the patient population that can benefit from ICI therapy. Funding Sources Canadian Cancer Society (707387) La Vie en Rose Canadian Institutes of Health Research (PJT-178306) Topic Categories Tumor Immunology: Cellular Responses and Tumor Microevironment (TIME)
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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.
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 ».