Galectin-9 Expression Defines a Subpopulation of NK Cells with Impaired Cytotoxic Effector Molecules but Enhanced IFN-γ Production, Dichotomous to TIGIT, in HIV-1 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NK cell functions are tightly regulated by the balance between the inhibitory and stimulatory surface receptors. We investigated the surface expression of galectin-9 (Gal-9) and its function in NK cells from HIV-infected individuals on antiretroviral therapy, long-term nonprogressors, and progressors compared with healthy controls. We also measured the expression of TIGIT and TIM-3 on different NK cell subpopulations and compared their functionality to Gal-9+ NK cells. Our data demonstrated significant upregulation of Gal-9 on NK cells in HIV-infected groups versus healthy controls. Gal-9 expression was associated with impaired expression of cytotoxic effector molecules granzyme B, perforin, and granulysin. In contrast, Gal-9 expression significantly enhanced IFN-γ expression in NK cells of HIV-1–infected individuals. We also found an expansion of TIGIT+ NK cells in HIV-infected individuals; however, dichotomous to Gal-9+ NK cells, TIGIT+ NK cells expressed significantly higher amounts of cytotoxic molecules but lower IFN-γ. Moreover, lower expression of cytotoxic effector molecules in Gal-9+ NK cells was associated with higher CD107a expression, which suggests indiscriminate degranulation. Importantly, a positive correlation between the plasma viral load and Gal-9+ NK cells was observed in progressors. Finally, we found that a cytokine mixture (IL-12, IL-15, and IL-18) can improve effector functions of Gal-9+ NK cells in HIV-infected individuals, although, such an effect was observed for Gal-9− NK cells, as well. Overall, our data highlight the important role of Gal-9 in dysfunctional NK cells and, more importantly, a dichotomy for the role of Gal-9 versus TIGIT and suggest a potential new avenue for the development of therapeutic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».