Cellular Impact of Local Sub-ablative Radiotherapy on Pleural Mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we optimized a subcutaneous mouse model of pleural mesothelioma and demonstrated that local radiotherapy (LRT) can suppress tumor growth for up to eight days post-treatment. Single-cell RNA sequencing of tumor samples identified diverse tumor microenvironment cell types, including T cells, natural killer cells, dendritic cells, macrophages, fibroblasts, and endothelial cells. LRT-treated tumors exhibited major compositional shifts toward a pro-inflammatory state, with increased infiltration of CD8⁺ T cells and Ly6Chigh monocytes/macrophages. After treatment, endothelial cells upregulated CXCL10 expression, generating a chemotactic gradient to enhance immune cell recruitment. Evidence further suggested activation of the non-canonical STING (stimulator of interferon genes) pathway in fibroblasts and endothelial cells eight days post-treatment, potentially contributing to tumor regrowth. Concurrently, we observed sustained p53 signaling in these cell types (ie. fibroblasts and endothelial cells), marked by prolonged Cdkn1a upregulation. These findings indicate that LRT-induced DNA damage may trigger a senescence-associated secretory phenotype, which initially amplifies anti-tumor immune responses but later promotes pro-tumorigenic remodeling.
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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 ».