Chemotherapy-Induced Genotoxic Stress Promotes Sensitivity to Natural Killer Cell Cytotoxicity by Enabling Missing-Self Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells can recognize and kill tumor cells lacking "self" markers, such as class I MHC, but the basis for this recognition is not completely understood. NKR-P1 receptors are members of the C-type lectin-related NK receptor superfamily that are conserved from rodents to humans. Identification of Clr ligands for the NKR-P1 receptors has facilitated functional analysis of MHC-independent target cell recognition by NK cells. One receptor-ligand pair, NKR-P1B:Clr-b, can mediate "missing-self" recognition of tumor and infected cells, but the role of this axis in sensing stressed cells remains unknown. Here, we show that Clr-b is rapidly downregulated in cells undergoing genotoxic and cellular stress at the level of both RNA and surface protein. Stress-mediated loss of Clr-b on leukemia cells enhanced cytotoxicity mediated by NKR-P1B(+) NK cells. Notably, Clr-b downregulation was coordinated functionally with stress-mediated upregulation of NKG2D ligands (but not class I MHC). Our findings highlight a unique role for the MHC-independent NKR-P1B:Clr-b missing-self axis in recognition of stressed cells, and provide evidence of two independent levels of Clr-b regulation in stressed cells.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».