Killer cell immunoglobulin-like receptor 3DL1 licenses CD16-mediated effector functions of natural killer cells
Notice bibliographique
Résumé
Activating receptor-mediated recognition of stress-induced ligands or IgG antibody bridging of tumor or pathogen-associated antigens to the FcγRIII CD16 triggers NK cells to kill transformed and infected cells with reduced HLA-I expression. According to the licensing hypothesis, NK cells become competent for activating receptor-mediated triggering after a formative encounter between a NK inhibitory receptor and its ligand. This general hypothesis is supported by murine and human studies, but to date, evidence of a role for such licensing in human ADCC is ambiguous. Inhibitory receptor interactions with HLA-C promote NK cell ADCC licensing, but interactions between KIR3DL1 and its HLA-Bw4 ligand may be insufficient. We investigated the impact of KIR3DL1 and HLA-Bw4 coexpression on NK cell ADCC using a robust, genuine target system of antibody-bearing EBV-transformed B lymphocytes. Although numbers of KIR3DL1(+) NK cells were similar in HLA-Bw4(+) and HLA-Bw4(-) individuals, general levels of ADCC mediated against target cells were significantly higher in a group of HLA-Bw4(+)KIR3DL1(+) individuals than in a comparable HLA-Bw4(-) group. Flow cytometry demonstrated directly that a significantly higher fraction of KIR3DL1(+) NK cells derived from HLA-Bw4(+) compared with HLA-Bw4(-) individuals produced IFN-γ following stimulation with ADCC targets. Murine FcR-bearing P815 target cells also triggered higher levels of CD16-mediated cytotoxicity by NK cells from HLA-Bw4(+)KIR3DL1(+) individuals. These results indicate a prominent role for KIR3DL1/HLA-Bw4 interactions in licensing NK cells for CD16-mediated effector function.
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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) | 0,002 | 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 ».