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Enregistrement W2554766738 · doi:10.1182/blood.v112.11.2576.2576

Human Mesenchymal Stromal Cells (MSCs) Suppress Cytotoxicity of Natural Killer (NK) Cell Lines and Can Be Targets for NK-Mediated Cytolysis

2008· article· en· W2554766738 sur OpenAlexaff
Chia-Hsuan Donna Hu, Yoko Kosaka, Armand Keating

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellK562 cellsCytolysisInterleukin 12Natural killer cellPerforinCytotoxicityBiologyFlow cytometryLymphokine-activated killer cellGranzymeCell cultureImmunophenotypingCellNK-92ImmunologyInterleukin 21Cell biologyImmune systemCytotoxic T cellIn vitroT cellLeukemiaCD8

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract MSCs are known to modulate immune responses and themselves are not immunogenic in some experimental systems. Given the increasing use of both MSCs and NK cells in cell therapy protocols, we investigated interactions between the 2 cell types using human NK cell lines KHYG-1 and NK-92 and human bone marrow-derived MSCs. NK lines were cultured in normal medium, in human MSC-conditioned medium, or in the presence of MSCs at NK:MSC ratio of 10:1 either with direct cell contact or in a transwell system for 96 hours. NK immunophenotype was assessed by flow cytometry. NK cytotoxicity against K562 or MSC target cells was measured by a 4-hour Cr release assay. Granule polarization in NK cells was analyzed by immunostaining of perforin. Results: MSCs suppressed K562 lysis by KHYG-1 after direct cell contact co-culture: 24.8% ±14.4 (SD) versus control KHYG-1 without MSCs: 57.8%±1.4 (p=0.01). In contrast, cytotoxicity of NK-92 was unaffected by MSCs (81.3%±3.8 vs control 84.5%±1.2). We also found that NK-92 but not KHYG-1 lysed MSCs: 25.2%±11.7 vs −4%±4.1, respectively (p=0.001). Moreover, we found that while 57%±16.7 (n=10) of KHYG-1 cells had constitutively polarized granules not specifically directed toward MSCs upon cell-contact, MSCs induced polarization in NK-92 cells from 12.9%±8.8 to 50.5%±7.1 (p=0.000). Although lysis of MSCs by NK-92 may partially account for resistance to MSC-mediated suppression, incubation with MSC-conditioned medium was able to suppress NK-92 cytotoxicity: 49.6%±13.7 vs control 69.3%±8.8 (p=0.001). In transwell studies, K562 killing by KHYG-1 was suppressed (32.7%±9.7 vs control 44.7%±4.7; p=0.002), but such suppression was not observed by NK-92. These data indicate a factor-mediated mechanism of NK suppression with differential sensitivity. Among the possible candidates, we found that kynurenine inhibited KHYG-1 and NK-92 by 50% (p=0.028) and 30% (p=0.017), respectively. Furthermore, KHYG-1 cytotoxicity inhibited by MSCs in transwell system was partially reversed by addition of a nitric oxide synthase inhibitor (from 44.7%±4.7 to 57.2%±0.5; p=0.002) and a PGE2 synthase inhibitor (from 44.7%±4.7 to 49.7±0.9; p=0.013). Addition of an IDO inhibitor to the PGE2 synthase inhibitor had a synergistic effect on restoration (from 44.7%±4.7 to 62%±4.6; p=0.001). By further characterizing differences in NK-92 and KHYG-1, we found that NK-92 expressed 6-fold less activating receptor NKG2D (MFI: NK-92 4.4 vs KHYG-1 25.6) and 35-fold less activating receptor NKp44 (NK-92 1.1 vs KHYG-1 37.5) than KHYG-1, suggesting that NK-92 killing of MSCs was not mediated by these receptors. Greater killing of MSCs by NK-92 may be due to upregulation of CD94 and CD244 which were increased on NK-92 (CD94: 60.8±4.6 vs control 34.2±12.0, p=0.014; and CD244: 3.8±0.3 vs control 2.7±0.2, p=0.014), but not on KHYG-1, after MSC co-culture. Conclusions: Our study shows that MSCs suppress the cytotoxic action of KHYG-1 and NK-92 via soluble factors, affect phenotypic expression, and change granule polarization. Of importance, MSCs can be lysed by NK-92 but not by KHYG-1. Previous studies demonstrated lysis of MSCs by human activated primary NK cells. Taken together, these observations must be considered when designing clinical protocols with MSCs or NK cell lines.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2008
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