Human double negative T cells target lung cancer via ligand-dependent mechanisms that can be enhanced by IL-15
Notice bibliographique
Résumé
Background The advents of novel immunotherapies have revolutionized the treatment of cancer. Adoptive cellular therapies using chimeric antigen receptor T (CAR-T) cells have achieved remarkable clinical responses in B cell leukemia and lymphoma but the effect on solid tumors including lung cancer is limited. Here we present data on the therapeutic potential of allogeneic CD3+CD4−CD8− double negative T (DNT) cells as a new cellular therapy for the treatment of lung cancer and underlying mechanisms. Methods DNTs were enriched and expanded ex vivo from healthy donors and phenotyped by flow cytometry. Functionally, their cytotoxicity was determined against primary and established non-small-cell lung cancer (NSCLC) cell lines in vitro or through in vivo adoptive transfer into xenograft models. Mechanistic analysis was performed using blocking antibodies against various cell surface and soluble markers. Furthermore, the role of IL-15 on DNT function was determined. Results We demonstrated that ex vivo expanded DNTs can effectively lyse various human NSCLC cells in vitro and inhibit tumor growth in xenograft models. Expanded DNTs have a cytotoxic phenotype, as they express NKp30, NKG2D, DNAM-1, membrane TRAIL (mTRAIL), perforin and granzyme B, and secrete IFNγ and soluble TRAIL (sTRAIL). DNT-mediated cytotoxicity was dependent on a combination of tumor-expressed ligands for NKG2D, DNAM-1, NKp30 and/or receptors for TRAIL, which differ among different NSCLC cell lines. Furthermore, stimulation of DNTs with IL-15 increased expression of effector molecules on DNTs, their TRAIL production and cytotoxicity against NSCLC in vitro and in vivo. Conclusion Healthy donor-derived DNTs can target NSCLC in vitro and in vivo. DNTs recognize tumors via innate receptors which can be up-regulated by IL-15. DNTs have the potential to be used as a novel adoptive cell therapy for lung cancer either alone or in combination with IL-15.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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.
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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 ».