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Enregistrement W2114908650 · doi:10.3324/haematol.2011.054254

Natural killer cell lines preferentially kill clonogenic multiple myeloma cells and decrease myeloma engraftment in a bioluminescent xenograft mouse model

2012· article· en· W2114908650 sur OpenAlexafffund
Brenna Swift, Brent A. Williams, Yoko Kosaka, X.-H. Wang, Jeffrey A. Medin, Sowmya Viswanathan, Joaquín Martínez‐López, Armand Keating

Notice bibliographique

RevueHaematologica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCRIS Cancer FoundationUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchUniversity Health Network
Mots-clésClonogenic assayCytotoxicityCancer researchMultiple myelomaLymphokine-activated killer cellBone marrowBiologyNatural killer cellImmunologyProgenitor cellCell cultureStem cellInterleukin 21T cellIn vitroCell biologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Novel therapies capable of targeting drug resistant clonogenic MM cells are required for more effective treatment of multiple myeloma. This study investigates the cytotoxicity of natural killer cell lines against bulk and clonogenic multiple myeloma and evaluates the tumor burden after NK cell therapy in a bioluminescent xenograft mouse model. DESIGN AND METHODS: The cytotoxicity of natural killer cell lines was evaluated against bulk multiple myeloma cell lines using chromium release and flow cytometry cytotoxicity assays. Selected activating receptors on natural killer cells were blocked to determine their role in multiple myeloma recognition. Growth inhibition of clonogenic multiple myeloma cells was assessed in a methylcellulose clonogenic assay in combination with secondary replating to evaluate the self-renewal of residual progenitors after natural killer cell treatment. A bioluminescent mouse model was developed using the human U266 cell line transduced to express green fluorescent protein and luciferase (U266eGFPluc) to monitor disease progression in vivo and assess bone marrow engraftment after intravenous NK-92 cell therapy. RESULTS: Three multiple myeloma cell lines were sensitive to NK-92 and KHYG-1 cytotoxicity mediated by NKp30, NKp46, NKG2D and DNAM-1 activating receptors. NK-92 and KHYG-1 demonstrated 2- to 3-fold greater inhibition of clonogenic multiple myeloma growth, compared with killing of the bulk tumor population. In addition, the residual colonies after treatment formed significantly fewer colonies compared to the control in a secondary replating for a cumulative clonogenic inhibition of 89-99% at the 20:1 effector to target ratio. Multiple myeloma tumor burden was reduced by NK-92 in a xenograft mouse model as measured by bioluminescence imaging and reduction in bone marrow engraftment of U266eGFPluc cells by flow cytometry. CONCLUSIONS: This study demonstrates that NK-92 and KHYG-1 are capable of killing clonogenic and bulk multiple myeloma cells. In addition, multiple myeloma tumor burden in a xenograft mouse model was reduced by intravenous NK-92 cell therapy. Since multiple myeloma colony frequency correlates with survival, our observations have important clinical implications and suggest that clinical studies of NK cell lines to treat MM are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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