FAK inhibitor treatment systemically regulates the glioblastoma immune environment via blocking monocyte trafficking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common primary malignant brain tumour in adults with dismal survival rates, and current therapies, including most immunotherapies, are not efficacious due to the highly immunosuppressive microenvironment. Studies in other solid cancers report that impairment of the integrin effector pathway involving focal adhesion kinase (FAK) can promote anti-tumour immune responses. Therefore, we set out to address whether, and if so how, suppressing FAK function may influence GBM by using both tumour cell-specific FAK gene deletion and systemic delivery of a clinically relevant FAK kinase inhibitor (FAKi) VS-4718 in an orthotopic murine stem cell model of GBM. We found that treatment with the FAKi, but not tumour cell-specific FAK gene deletion, resulted in GBM clearance and improved survival. This was dependent on adaptive immunity, and tumour-infiltrating T cells in FAKi-treated tumours displayed increased cytotoxic potential and reduced exhaustion. We also found a significant reduction in immuno-suppressive peripherally-derived macrophages and FAKi treatment caused sequestration of inflammatory monocytes within the bone marrow, resulting in impaired monocyte trafficking to tumours as judged by adoptive transfer. This is due to suppression of key adhesion and migration signalling through α4β1 integrin and CX3CR1 in peripheral monocytes. Our work here describes a previously unidentified role for FAK in trafficking of peripheral suppressive macrophages to GBM tumours, reducing T cell exhaustion and promoting anti-tumour immunity. This highlights a new way in which systemic FAK inhibitors can be used to provide a beneficial immune modulatory strategy for the treatment of GBM.
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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 ».