Killer Cell Lectin-like Receptor G1 Inhibits NK Cell Function through Activation of Adenosine 5′-Monophosphate–Activated Protein Kinase
Notice bibliographique
Résumé
NK cells are the first line of defense against infected and transformed cells. Defective NK cell activity was shown to increase susceptibility for viral infections and reduce tumor immune-surveillance. With age, the incidence of infectious diseases and malignancy rises dramatically, suggesting that impaired NK cell function might contribute to disease in these individuals. We found an increased frequency of NK cells with high expression of the inhibitory killer cell lectin-like receptor G1 (KLRG1) in individuals >70 y. The role of KLRG1 in ageing is not known, and the mechanism of KLRG1-induced inhibition of NK cell function is not fully understood. We report that NK cells with high KLRG1 expression spontaneously activate the metabolic sensor AMP-activated protein kinase (AMPK) and that activation of AMPK negatively regulates NK cell function. Pre-existing AMPK activity is further amplified by ligation of KLRG1 in these cells, which leads to internalization of the receptor and allows interaction with AMPK. We show that KLRG1 activates AMPK by preventing its inhibitory dephosphorylation by protein phosphatase-2C rather than inducing de novo kinase activation. Finally, inhibition of KLRG1 or AMPK prevented KLRG1-induced activation of AMPK and reductions in NK cell cytotoxicity, cytokine secretion, proliferation, and telomerase expression. This novel signaling pathway links metabolic sensing, effector function, and cell differentiation with inhibitory receptor signaling that may be exploited to enhance NK cell activity during ageing.
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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 ».