Type I IFN signaling on dendritic cells is required for NK cell-mediated anti-tumor immunity
Notice bibliographique
Résumé
NK cells play a vital role in innate anti-tumor immunity. Crosstalk between NK cells and dendritic cells (DCs) has come to the forefront in protection against tumors in the context of DC vaccines. We previously discovered that NK cell activation mediates the anti-tumor activity elicited by DC vaccines in response to melanoma tumor challenge in a murine lung metastasis model. In this study, we sought to explore the mechanism behind this NK-DC communication, specifically looking at the involvement of IL-15 and type I IFN signaling. Using DCs from IL-15(-/-) and IL-15Rα(-/-) mice, we found that the anti-tumor effect of the vaccine remained comparable with DCs from wild type mice. Moreover, DCs derived from IFN-α/βR(-/-) mice also maintained their anti-tumor effect. Interestingly, endogenous DCs were found to accumulate in the draining lymph nodes post-immunization and their depletion abolished the anti-tumor effect of the vaccine. Our findings suggest the important role that type I IFN signaling and endogenous DCs play in DC vaccine-mediated anti-tumor protection. Our data suggest that type I IFNs from vaccine DCs activate host DCs to provide NK cell-mediated anti-tumor immunity.
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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) | 0,002 | 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 ».