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Record W2997076277 · doi:10.71781/32450

Étude du rôle du TGF-β dans la différenciation mémoire des lymphocytes T et son implication potentielle pour l'immunothérapie adoptive

2019· dissertation· fr· W2997076277 on OpenAlexfundno aff
Amina Dahmani

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldImmunology and Microbiology
TopicImmune Cell Function and Interaction
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research InstituteLeukemia and Lymphoma Society of Canada
KeywordsMolecular biologyMedicineBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des trois dernières décennies, nous avons assisté à l'émergence d'une nouvelle arme dans l'arsenal thérapeutique anticancéreux, l'immunothérapie adoptive (IA). Cette thérapie a connu un succès fulgurant dans le traitement des cancers hématologiques et des mélanomes résistants aux traitements conventionnels, toutefois, son efficacité reste limitée à un nombre réduit de patients. L'efficacité de l'IA repose principalement sur la capacité des LT transférés à migrer vers le site de la tumeur et à l'infiltrer, puis à reconnaitre spécifiquement les antigènes exprimés par la tumeur afin de pouvoir l'éliminer. Ces LT doivent également être capables de contourner le microenvironnement immunosuppressif établi par la tumeur pour échapper à la surveillance immunitaire ainsi que de proliférer et de persister à long terme chez le patient afin d'assurer une protection durable contre une rechute éventuelle. Autant de paramètres que les scientifiques tentent d'améliorer dans le but d'optimiser l'efficacité de cette thérapie afin qu'un plus grand nombre de patients puisse en bénéficier. C'est dans cette optique que s'est inscrit le travail de cette thèse. Plus spécifiquement, nous nous sommes intéressés à deux paramètres en particulier; (i) la capacité des LT à persister in-vivo, reliée au stade de différenciation des LT au moment du transfert adoptif (TA) et (ii) leur capacité à migrer et à infiltrer la tumeur. Plusieurs études indiquent que dans le contexte de l'IA, la différenciation des cellules T est inversement corrélée à leur efficacité anti-tumorale. En effet, le processus de différenciation des cellules T entraîne une perte de leur capacité proliférative, d'auto-renouvèlement ainsi que leur multipotence, ce qui réduit leur persistance et leur capacité à induire une protection à long terme in-vivo. Ainsi, le transfert adoptif de LT peu différenciés, tels que les Tscm (Stem cell like memory T cells) ou les Tcm (Central memory T cells), améliore l'efficacité thérapeutique de l'IA. Dans le premier volet de cette thèse, nous avons tenté de générer des LT mémoire humains ex-vivo afin d'améliorer l'efficacité de l'IA, en utilisant la cytokine TGF-β (Transforming growth factor beta). En effet, dans la biologie du LT, le TGF-β est surtout connu pour ses effets immunorégulateurs. Cependant, aujourd'hui l'on sait que le TGF-β est bien plus qu'un immunosuppresseur et qu'il exerce ses effets pléiotropiques de façon contexte-dépendant. Notamment, des études récentes ont montré que le TGF-β était nécessaire à la formation et au maintien des LT mémoires. En accord avec ces données, nous avons démontré que l'exposition des LT humains au TGF-β durant leur phase d'activation ex-vivo favorisait une différenciation mémoire des LT, associée à une expression phénotypique et transcriptionnelle similaire à celle observée dans les LT centrale mémoire. Fait intéressant, le TGF-β inhibe l'expression du facteur de transcription BLIMP1, un régulateur clé de la différenciation et de la fonction des LT effecteurs, et augmente celle d'ID3, un facteur important dans la génération et le maintien des LT mémoires. De plus, l'exposition des LT au TGF-β n'a pas altéré leur prolifération, ni leur polyfonctionnalité et n'a pas entrainé la génération de lymphocytes T régulateurs (Treg). D'autre part, le transfert adoptif de LT exposés au TGF-β dans des souris immunodéficientes a induit une plus forte réactivité in-vivo qui s'est traduite par l'apparition plus rapide d'une GVHD (Graft versus host disease) et une meilleure persistance in-vivo. Enfin, le transfert adoptif de LT génétiquement modifiés pour exprimer un CAR (Chimeric antigen receptor) exposés au TGF-β dans des souris immunodéficientes a révélé une meilleure toxicité et a induit une réponse anti-tumorale plus efficace. Notre étude a permis de révéler un nouveau rôle du TGF-β dans la différenciation mémoire des LT humains et a démontré que la signalisation du TGF-β pouvait efficacement être ciblée pour générer des Tcm ex-vivo dans le contexte de l'IA. Le TGF-β a également été associé à la formation et au maintien d'une population de LT récemment identifiée et qui a pour spécificité de résider de façon permanente dans les tissus non-lymphoïdes. Ces LT résidants dans les tissus (Trm) jouent un rôle crucial dans la protection des tissus épithéliaux contre les maladies infectieuses et inflammatoires, mais aussi dans le contrôle de la réponse anti-tumorale. Leur présence dans les tumeurs est associée à un bon pronostic vital et à une meilleure réponse aux immunothérapies. De ce fait, le transfert adoptif de LT ayant des propriétés de Trm, pouvant infiltrer et être retenus plus efficacement dans les tumeurs, pourrait améliorer l'efficacité de l'IA. Dans le deuxième volet de cette thèse, nous avons tenté de déterminer si une brève exposition ex-vivo des LT au TGF-β permettait l'acquisition de caractéristiques favorisant la migration et la rétention des LT transférés au site de la tumeur, dans un modèle murin antigène spécifique (OT-I-OVA). Les résultats obtenus ont montré que le traitement de LT-OT-I avec du TGF-β exogène durant la phase d'activation ex-vivo de ces cellules, favorisait l'expression d'un phénotype de migration et de rétention tissulaire se traduisant, notamment par une plus forte expression de l'intégrine CD103 et du récepteur de chémokines CXCR3. D’un point de vue fonctionnel, les LT-OT-I traités au TGF-β avaient une meilleure capacité à migrer in-vitro en réponse aux ligands recombinants du CXCR3 et aux surnageants de tumeurs épithéliales LLC-OVA (Lewis lung carcinoma exprimant le peptide OVA) et ce, de façon dépendante des récepteurs associées aux protéines Giα, en général, et plus spécifiquement au CXCR3. In vivo, les LT-OT-I traités au TGF-β avaient également une meilleure capacité à migrer et à infiltrer les tumeurs LLC-OVA. Cependant, le transfert adoptif de ces cellules à des souris porteuses d'une tumeur LLC-OVA n'a montré qu'un modeste ralentissement de la progression tumorale à des temps précoces, et qui s'est estompé peu à peu dans le temps. Ces résultats étaient corrélés à une plus importante infiltration tumorale et au maintien de l'expression du CD103 in-vivo. Afin d'améliorer l'efficacité thérapeutique de notre stratégie, il serait intéressant d'envisager une thérapie de combinaison associant le transfert adoptif de LT-OT-I traités au TGF-β avec des inhibiteurs de points de contrôles, par exemple. L'effet synergique de ces deux thérapies permettrait d'améliorer à la fois le recrutement, la rétention ainsi que la cytotoxicité des LT transférés. Nos résultats ont permis de révéler que l’utilisation du TGF-β durant la phase d’activation des LT ex-vivo permet d’induire un phénotype mémoire ainsi qu’un potentiel migratoire et de rétention intra-tumorale pouvant améliorer l’efficacité de l’IA. Le TGF-β pourrait donc être utilise en clinique afin de générer des LT de meilleure qualité pour l’IA.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.170
Teacher spread0.166 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2019
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