Dissecting the NK Cell Population in Hematological Cancers Confirms the Presence of Tumor Cells and Their Impact on NK Population Function
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells are part of the innate immune system, protects against pathogens and tumor cells and are the main cell effectors of monoclonal antibodies (mAbs) generating antibody-dependent cell cytotoxicity (ADCC). Hence it is relevant to understand NK physiology and status to investigate the biological effect of mAbs in the clinic. The presence of viral-sculpted NK cell populations has already been described, but the presence of cancer-sculpted NK remains unknown. Cancer induces a broad NK cell dysfunction. We investigated the NK cell population by Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) embed maps in Hodgkin lymphoma (HL) and acute myeloid leukemia (AML) patients at diagnosis and at least 30 days after treatment, which correlates with tumor cell clearance. The NK lineage largely responded to the tumor by generating antitumor NK cells and renewing the population with a subset of immature NK cells. However, we failed to identify specific “memory-like” subsets. Moreover, in patients in relapse we found essentially the same NK populations that at diagnostic, suggesting that NK cells equally respond to the first or second tumor rise. Finally, previous CMV infection largely affects tumor-associated changes in NK population, but the CMV-associated CD57+NKG2C+ NKs do not appear to play any role in tumor immunity.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».