The Human Ortholog of Granulocyte Macrophage Colony-Stimulating Factor and Interleukin-2 Fusion Protein Induces Potent <i>Ex vivo</i> Natural Killer Cell Activation and Maturation
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells are appealing cellular pharmaceuticals for cancer therapy because of their innate ability to recognize and kill tumor cells. Therefore, the development of methods that can enhance the potency in their anticancer effect would be desirable. We have previously shown that a murine granulocyte macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF)/interleukin 2 (IL-2) fusion protein displays novel antitumor properties in vivo compared with both cytokines in combination due to recruitment of NK cells. In the present work, we have found that human ortholog of the GM-CSF/IL-2 fusion protein (a.k.a. hGIFT2) induces robust NK cell activation ex vivo with significant secretion of RANTES and a 37-fold increase in IFNgamma production when compared with either IL-2 or GM-CSF single cytokine treatment or their combination. Moreover, hGIFT2 upregulates the expression of NK cell activating receptors NKp44, NKp46, and DNAM-1 (CD226), as well as CD69, CD107a, and IL-2Rbeta expression. In addition, hGIFT2 promotes NK cell maturation, based on the downregulation of CD117 expression and upregulation of CD11b. This phenotype correlates with significantly greater cytotoxicity against tumor cells. At the molecular level, hGIFT2 leads to a potent activation of Janus-activated kinases (JAK) downstream of both IL-2 and GM-CSF receptors (JAK1 and JAK2, respectively) and consequently leads to a hyperphosphorylation of signal transducers and activators of transcription (STAT)1, STAT3, and STAT5. In conclusion, hGIFT2 fusokine possesses unique biochemical properties distinct from IL-2 and GM-CSF, constitutes a novel and potent tool for ex vivo NK cell activation and maturation, and may be of use for cancer cell immunotherapy.
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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 ».