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Record W7056480858

Exploiter les défauts de réparation de l’ADN pour moduler l’immunité anti-cancéreuse : une étude du potentiel immunologique des inhibiteurs de PARP

2019· article· en· W7056480858 on OpenAlexaff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicMagnetic Field Sensors Techniques
Canadian institutionsInstitute of Cancer Research
Fundersnot available
KeywordsLung diseaseGamma interferonAnimal model
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les inhibiteurs de poly(ADP-ribose) polymérase (PARPi) ciblent sélectivement les cellules porteuses de défauts des voies de réparation de l’ADN tels que les mutations de BRCA1/2 et les défauts d’ERCC1. Sur le plan clinique, plusieurs PARPi ont été approuvés pour le traitement des cancers BRCA-mutés ou platine-sensibles du sein et de l’ovaire, et des essais cliniques sont en cours pour évaluer l’efficacité des PARPi dans le cancer bronchique non-à-petites cellules (CBNPC) platine-sensible. Alors que les PARPi ont un fort potentiel thérapeutique dans les cancers comportant des défauts de réparation de l’ADN, de plus en plus d’essais cliniques évaluent également l’efficacité de ces médicaments en combinaison avec les « inhibiteurs d’immune checkpoints » (ICI) dans diverses populations de patients. Dans ce contexte, il est essentiel de mieux comprendre comment les PARPi modulent la réponse immunitaire anti-tumorale, et d’étudier le potentiel immunologique inhérent de ces médicaments.Dans cette étude, nous avons établi que les cellules de CBNPC déficientes en ERCC1 expriment fortement la signature interféron (IFN) de type I, et que les tumeurs de CBNPC ayant une faible expression d’ERCC1 ont un infiltrat lymphocytaire renforcé. En utilisant des lignées cellulaires isogéniques et des xénogreffes dérivées de patients, nous avons montré que plusieurs PARPi, notamment l’olaparib et le rucaparib, ont des propriétés immunomodulatrices dans les modèles de CBNPC ERCC1-déficients et de cancers du sein triple-négatifs (CSTN) BRCA1-mutés. D’un point de vue mécanistique, les PARPi génèrent des fragments d’ADN cytoplasmiques ayant les caractéristiques de micronoyaux ; ceux-ci activent la voie cGAS/STING et déclenchent une réponse IFN de type I, associée à la sécrétion de la cytokine CCL5. De manière importante, ces effets sont largement diminués dans les cellules de CSTN BRCA1-révertantes et les cellules de CBNPC ré-exprimant ERCC1, ce qui suggère que les défauts de réparation de l’ADN amplifient les phénotypes immunitaires associés au traitement par PARPi. En outre, ces effets sont totalement abrogés dans les cellules de CSTN PARP1-neutralisées, ce qui confirme que les phénotypes observés dépendent d’un effet spécifique des PARPi sur leur cible.Au-delà de leur potentiel d’activation d’une immunité spécifique des cellules cancéreuses via cGAS/STING et la signalisation IFN de type I, nous avons également constaté que les PARPi potentialisent les effets inducteurs de l‘IFN de type II sur l’expression de PD-L1 dans des lignées cellulaires et cellules tumorales fraîches de patients CBNPC, surtout en présence de défauts d’ERCC1. De plus, nous avons montré que certains PARPi, utilisés à des concentrations létales, activent de manière indépendante les éléments moléculaires clés de la mort cellulaire immunogénique, dont l’exposition de la calréticuline à la surface des cellules cancéreuses, la sécrétion d’ATP et le relargage d’HMGB1 en grandes quantités dans le milieu extracellulaire.Dans l’ensemble, ces données précliniques suggèrent que les PARPi ont des propriétés immunomodulatrices intrinsèques qui participent à l’activation de réponses immunitaires anti-tumorales ; ce potentiel pourrait être exploité cliniquement en combinaison avec les ICI dans des populations adéquatement sélectionnées au plan moléculaire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
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 score0.112
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.012
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.200 · 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 teacher head, not a consensus.

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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Citations0
Published2019
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