Systematic Screening of Chemokines to Identify Candidates to Model and Create Ectopic Lymph Node Structures for Cancer Immunotherapy.
Systematic Screening of Chemokines to Identify Candidates to Model and Create Ectopic Lymph Node Structures for Cancer Immunotherapy.
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DOI：
10.1038/s41598-017-15924-2
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发表时间：
2017-11-22
影响因子：
4.6
通讯作者：
Mailloux AW
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yagawa Y;Robertson-Tessi M;Zhou SL;Anderson ARA;Mulé JJ;Mailloux AW
异位淋巴结结构（ELN）的诱导对于增强针对多种癌症（包括转移性黑色素瘤）的免疫疗法具有很大的希望，其中ELN形成与由不同趋化因子组成的独特免疫相关基因表达特征相关。为了研究ELN诱导的治疗潜力，需要ELN的临床前模型来询问这些趋化因子。计算模型提供了一种非侵入性的，具有成本效益的方法来研究肿瘤微环境中的白细胞运输，但由于文献中不同的测定条件和背景，很难将此类模型参数化。为了更好地实现这一点，我们使用单一技术和标准化条件对纯化的免疫亚群（包括人泛T细胞、CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、B细胞和NK细胞）和49种重组趋化因子进行了系统的微量趋化性测定，得到了代表238种测定的数据集。然后，我们概述了一个基础计算模型，该模型可以模拟肿瘤微环境中的细胞迁移，以响应由基质、淋巴或抗原递呈细胞相互作用产生的化学引诱物梯度。然后，可以使用标准化数据（例如本文提供的数据集）对所得模型进行参数化，并演示计算方法如何帮助阐明ELN的发展及其对肿瘤进展的影响。
The induction of ectopic lymph node structures (ELNs) holds great promise to augment immunotherapy against multiple cancers including metastatic melanoma, in which ELN formation has been associated with a unique immune-related gene expression signature composed of distinct chemokines. To investigate the therapeutic potential of ELNs induction, preclinical models of ELNs are needed for interrogation of these chemokines. Computational models provide a non-invasive, cost-effective method to investigate leukocyte trafficking in the tumor microenvironment, but parameterizing such models is difficult due to differing assay conditions and contexts among the literature. To better achieve this, we systematically performed microchemotaxis assays on purified immune subsets including human pan-T cells, CD4+ T cells, CD8+ T cells, B cells, and NK cells, with 49 recombinant chemokines using a singular technique, and standardized conditions resulting in a dataset representing 238 assays. We then outline a groundwork computational model that can simulate cellular migration in the tumor microenvironment in response to a chemoattractant gradient created from stromal, lymphoid, or antigen presenting cell interactions. The resulting model can then be parameterized with standardized data, such as the dataset presented here, and demonstrates how a computational approach can help elucidate developing ELNs and their impact on tumor progression.
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影响因子：
30.5
作者：
Finkin S;Yuan D;Stein I;Taniguchi K;Weber A;Unger K;Browning JL;Goossens N;Nakagawa S;Gunasekaran G;Schwartz ME;Kobayashi M;Kumada H;Berger M;Pappo O;Rajewsky K;Hoshida Y;Karin M;Heikenwalder M;Ben-Neriah Y;Pikarsky E
通讯作者：
Pikarsky E
影响因子：
11.5
作者：
Besser, Michal J.;Shapira-Frommer, Ronnie;Schachter, Jacob
通讯作者：
Schachter, Jacob
DOI：
10.1073/pnas.2628040100
发表时间：
2003-03-04
影响因子：
11.1
作者：
Miller, MJ;Wei, SH;Parker, I
通讯作者：
Parker, I
自体肿瘤浸润淋巴细胞和低剂量白细胞介素-2的过养细胞疗法在转移性黑色素瘤患者中。
影响因子：
7.4
作者：
Ellebaek E;Iversen TZ;Junker N;Donia M;Engell-Noerregaard L;Met Ö;Hölmich LR;Andersen RS;Hadrup SR;Andersen MH;thor Straten P;Svane IM
通讯作者：
Svane IM
影响因子：
64.8
作者：
Mellman, Ira;Coukos, George;Dranoff, Glenn
通讯作者：
Dranoff, Glenn