Tumor–Immune Cell Crosstalk Drives Immune Cell Reprogramming Towards a Pro-Tumor Proliferative State Involving STAT3 Activation
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Tumor-induced immune reprogramming is increasingly recognized as a key mechanism by which cancers evade surveillance and promote disease progression. The interaction between cancer and immune cells within the tumor microenvironment (TME) can drive phenotypic and functional changes in immune populations, facilitating metastasis and immune evasion. Methods: In this study, we used co-culture models to expose THP1 monocytes to triple-negative breast cancer (TNBC) cells, MDA-MB-231 and BT-549, either directly or indirectly via tumor-conditioned media, to mimic tumor–immune cell communication. Transcriptomic and pathway analyses revealed that cancer-exposed monocytes adopt a reprogrammed phenotype marked by activation of pro-tumorigenic signaling pathways, enhanced proliferative capacity, and elevated expression of pro-inflammatory cytokines such as IL6. Results: Functional assays confirmed a significant increase in monocyte proliferation under both direct and indirect tumor exposure. Importantly, we demonstrated that this tumor-driven proliferation of THP1 cells could be suppressed by the STAT3 inhibitor STAT3-IN-12. This highlights the critical role of STAT3 signaling in mediating immune cell transformation and supporting a novel immunomodulatory approach for therapeutic intervention. Conclusions: These findings support the potential for targeting tumor-educated transcriptional programs as a novel immunomodulatory strategy in cancer treatment. Restoring immune cell homeostasis and suppressing pro-tumor phenotypes through pharmacological inhibition of the key signaling nodes such as STAT3 may complement existing cancer therapies. This study provides new insights into immune cell plasticity in cancer and identifies actionable strategies to counteract tumor-driven immune dysregulation.
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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) | 0,002 | 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 ».