Evaluating the Metabolic and Anti-tumor Properties of CD8+ T Cell Lineages
Notice bibliographique
Résumé
Harnessing the immune system to attack cancerous cells is an exciting treatment strategy that has shown great promise clinically. Many immune cell types are involved in mediating tumor rejection with CD8+ T cells playing an important role. Typically effector CD8+ T cells are regarded as being a homogenous population of cytotoxic cells that produce the cytokine interferon (IFN)-γ. However, this outlook does not fully encompass the diversity of the CD8+ T cell population as multiple subsets of CD8+ T cells (Tc subsets) have been identified each demonstrating distinct effector functions. As many of these Tc subsets are not well defined, the first part of this Thesis was aimed at defining and characterizing the different Tc lineages. I identified the polarizing conditions to induce an interleukin (IL)-22 producing CD8+ Tc22 subset, which we found to be dependent on IL-6 and the aryl hydrocarbon receptor transcription factor. Further characterization showed that this subset is highly cytolytic and expresses a distinct cytokine profile and transcriptome relative to other subsets. Moreover, Tc22 cells demonstrate robust anti-tumor properties that were attributed to increased mitochondrial metabolism. Given the potential role of T cell metabolism in mediating the Tc22 anti-tumor responses, the second part of the Thesis was aimed at understanding the metabolic pathways involved in Tc22 polarization. Here, I found that Tc22 were distinct from other Tc subsets in that Tc22s required oxidative phosphorylation for polarization. Moreover, I identified coenzyme a (CoA) as a reagent to induce Tc22 cells in the absence of polarizing cytokines. CoA-treated cells demonstrate robust anti-tumor properties in multiple mouse models. Importantly, I found the CoA precursor pantothenic acid to be a marker of complete response to anti-PD1 therapy in human melanoma patients. In summary, the findings presented in this Thesis identify Tc22 cells as a robust anti-tumor subset with potential therapeutic implications in the context of checkpoint blockade in addition to chimeric antigen receptor (CAR)-T or T cell receptor (TCR) transduction based immunotherapies.
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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) | 0,001 | 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 ».