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Enregistrement W2811247652 · doi:10.1016/j.celrep.2018.05.082

Neutrophils Kill Antibody-Opsonized Cancer Cells by Trogoptosis

2018· article· en· W2811247652 sur OpenAlexaff
Hanke L. Matlung, Liane Babes, Xi Zhao, Michel van Houdt, Louise W. Treffers, Dieke J. van Rees, Katka Franke, Karin Schornagel, Paul Verkuijlen, Hans Janßen, Pasi Halonen, Cor Lieftink, Roderick L. Beijersbergen, Jeanette H.W. Leusen, Jaap Jan Boelens, Ingrid Kühnle, Jutte van der Werff ten Bosch, Karl Seeger, Sergio Rutella, Daria Pagliara, Takashi Matozaki, Eiji Suzuki, C. Willemien Menke‐van der Houven van Oordt, Robin van Bruggen, Dirk Roos, René A. W. van Lier, Taco W. Kuijpers, Paul Kubes, Timo K. van den Berg

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHacettepe ÜniversitesiKWF Kankerbestrijding
Mots-clésOpsoninAntibodyCancerCancer cellImmunologyCancer researchBiologyChemistryCell biologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Destruction of cancer cells by therapeutic antibodies occurs, at least in part, through antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC), and this can be mediated by various Fc-receptor-expressing immune cells, including neutrophils. However, the mechanism(s) by which neutrophils kill antibody-opsonized cancer cells has not been established. Here, we demonstrate that neutrophils can exert a mode of destruction of cancer cells, which involves antibody-mediated trogocytosis by neutrophils. Intimately associated with this is an active mechanical disruption of the cancer cell plasma membrane, leading to a lytic (i.e., necrotic) type of cancer cell death. Furthermore, this mode of destruction of antibody-opsonized cancer cells by neutrophils is potentiated by CD47-SIRPα checkpoint blockade. Collectively, these findings show that neutrophil ADCC toward cancer cells occurs by a mechanism of cytotoxicity called trogoptosis, which can be further improved by targeting CD47-SIRPα interactions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations391
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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