Identification of Siglec-9 as the receptor for MUC16 on human NK cells, B cells, and monocytes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MUC16 is a cell surface mucin expressed at high levels by epithelial ovarian tumors. Following proteolytic cleavage, cell surface MUC16 (csMUC16) is shed in the extracellular milieu and is detected in the serum of cancer patients as the tumor marker CA125. csMUC16 acts as an adhesion molecule and facilitates peritoneal metastasis of ovarian tumors. Both sMUC16 and csMUC16 also protect cancer cells from cytotoxic responses of natural killer (NK) cells. In a previous study we demonstrated that sMUC16 binds to specific subset of NK cells. Here, we identify the csMUC16/sMUC16 binding partner expressed on immune cells. RESULTS: Analysis of immune cells from the peripheral blood and peritoneal fluid of ovarian cancer patients indicates that in addition to NK cells, sMUC16 also binds to B cells and monocytes isolated from the peripheral blood and peritoneal fluid. I-type lectin, Siglec-9, is identified as the sMUC16 receptor on these immune cells. Siglec-9 is expressed on approximately 30-40% of CD16pos/CD56dim NK cells, 20-30% of B cells and >95% of monocytes. sMUC16 binds to the majority of the Siglec-9pos NK cells, B cells and monocytes. sMUC16 is released from the immune cells following neuraminidase treatment. Siglec-9 transfected Jurkat cells and monocytes isolated from healthy donors bind to ovarian tumor cells via Siglec-9-csMUC16 interaction. CONCLUSIONS: Recent studies indicate that csMUC16 can act as an anti-adhesive agent that blocks tumor-immune cell interactions. Our results demonstrate that similar to other mucins, csMUC16 can also facilitate cell adhesion by interacting with a suitable binding partner such as mesothelin or Siglec-9. Siglec-9 is an inhibitory receptor that attenuates T cell and NK cell function. sMUC16/csMUC16-Siglec-9 binding likely mediates inhibition of anti-tumor immune responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,004 | 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.
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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 ».