Contribution of NK cells to immunotherapy mediated by PD-1/PD-L1 blockade
Notice bibliographique
Résumé
Checkpoint blockade immunotherapy targeting the PD-1/PD-L1 inhibitory axis has produced remarkable results in the treatment of several types of cancer. Whereas cytotoxic T cells are known to provide important antitumor effects during checkpoint blockade, certain cancers with low MHC expression are responsive to therapy, suggesting that other immune cell types may also play a role. Here, we employed several mouse models of cancer to investigate the effect of PD-1/PD-L1 blockade on NK cells, a population of cytotoxic innate lymphocytes that also mediate antitumor immunity. We discovered that PD-1 and PD-L1 blockade elicited a strong NK cell response that was indispensable for the full therapeutic effect of immunotherapy. PD-1 was expressed on NK cells within transplantable, spontaneous, and genetically induced mouse tumor models, and PD-L1 expression in cancer cells resulted in reduced NK cell responses and generation of more aggressive tumors in vivo. PD-1 expression was more abundant on NK cells with an activated and more responsive phenotype and did not mark NK cells with an exhausted phenotype. These results demonstrate the importance of the PD-1/PD-L1 axis in inhibiting NK cell responses in vivo and reveal that NK cells, in addition to T cells, mediate the effect of PD-1/PD-L1 blockade 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».