Impact of circular RNA ZMIZ1 silencing on dendritic cell activity and immune regulation 4392
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Dendritic cell (DC)-based therapies for cancer have shown great promise in the past; however, optimization of DC function is necessary to increase therapy efficacy. Recently, circular RNAs have been shown to be differentially expressed between tolerogenic versus immunogenic DCs. Our study examines the role of circular RNA ZMIZ1 (circZMIZ1). Our data on bone marrow-derived DCs shows that circZMIZ1 is up-regulated in tolerogenic DCs and is positively correlated with PD-L1 expression, suggesting circZMIZ1 is antagonistic to immunogenic DC production. We aim to demonstrate that circZMIZ1 is immunosuppressive, and that silencing of circZMIZ1 can promote the production of inflammatory, immunogenic DCs, resulting in increased activation of T cell immune responses. Knockdown of circZMIZ1 decreased PD-L1 in DCs, which translated into decreased induction of T cell exhaustion and generation of regulatory T cells. We found circZMIZ1 to have a high binding probability to the JNK1 kinase, a regulator of PD-L1 in other cell types; however, it’s role in DC function is understudied. We found that knockdown of JNK1 decreased PD-L1 expression in DCs. Future experiments will test the ability of circZMIZ1-silenced DCs to activate anti-tumor T cell immunity in a murine breast cancer model. Here we propose the circZMIZ1–DC axis as a novel regulator of DC function, providing insight on how DCs can be further optimized for use in immunotherapeutic treatment of immune dysfunction diseases. Funding Sources Supported by Canadian Institutes of Health Research (CIHR) MOP#142278, PJT 162448 Supported by The Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) RGPIN-2019-04545 Topic Categories Immune Response Regulation: Molecular Mechanisms (IRM)
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».