Enhanced antitumor immunity through sequential targeting of PI3Kδ and LAG3
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite striking successes, immunotherapies aimed at increasing cancer-specific T cell responses are unsuccessful in most patients with cancer. Inactivating regulatory T cells (Treg) by inhibiting the PI3Kδ signaling enzyme has shown promise in preclinical models of tumor immunity and is currently being tested in early phase clinical trials in solid tumors. Methods Mice bearing 4T1 mammary tumors were orally administered a PI3Kδ inhibitor (PI-3065) daily and tumor growth, survival and T cell infiltrate were analyzed in the tumor microenvironment. A second treatment schedule comprised PI3Kδ inhibitor with anti-LAG3 antibodies administered sequentially 10 days later. Results As observed in human immunotherapy trials with other agents, immunomodulation by PI3Kδ-blockade led to 4T1 tumor regressor and non-regressor mice. Tumor infiltrating T cells in regressors were metabolically fitter than those in non-regressors, with significant enrichments of antigen-specific CD8 + T cells, T cell factor 1 (TCF1) + T cells and CD69 − T cells, compatible with induction of a sustained tumor-specific T cell response. Treg numbers were significantly reduced in both regressor and non-regressor tumors compared with untreated tumors. The remaining Treg in non-regressor tumors were however significantly enriched with cells expressing the coinhibitory receptor LAG3, compared with Treg in regressor and untreated tumors. This striking difference prompted us to sequentially block PI3Kδ and LAG3. This combination enabled successful therapy of all mice, demonstrating the functional importance of LAG3 in non-regression of tumors on PI3Kδ inhibition therapy. Follow-up studies, performed using additional cancer cell lines, namely MC38 and CT26, indicated that a partial initial response to PI3Kδ inhibition is an essential prerequisite to a sequential therapeutic benefit of anti-LAG3 antibodies. Conclusions These data indicate that LAG3 is a key bottleneck to successful PI3Kδ-targeted immunotherapy and provide a rationale for combining PI3Kδ/LAG3 blockade in future clinical studies.
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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) | 0,001 | 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 ».