Release of IFNγ by Acute Myeloid Leukemia Cells Remodels Bone Marrow Immune Microenvironment by Inducing Regulatory T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The stromal and immune bone marrow (BM) landscape is emerging as a crucial determinant for acute myeloid leukemia (AML). Regulatory T cells (Treg) are enriched in the AML microenvironment, but the underlying mechanisms are poorly elucidated. Here, we addressed the effect of IFNγ released by AML cells in BM Treg induction and its impact on AML prognosis. Experimental Design: BM aspirates from patients with AML were subdivided according to IFNG expression. Gene expression profiles in INFγhigh and IFNγlow samples were compared by microarray and NanoString analysis and used to compute a prognostic index. The IFNγ release effect on the BM microenvironment was investigated in mesenchymal stromal cell (MSC)/AML cell cocultures. In mice, AML cells silenced for ifng expression were injected intrabone. Results: IFNγhigh AML samples showed an upregulation of inflammatory genes, usually correlated with a good prognosis in cancer. In contrast, in patients with AML, high IFNG expression was associated with poor overall survival. Notably, IFNγ release by AML cells positively correlated with a higher BM suppressive Treg frequency. In coculture experiments, IFNγhigh AML cells modified MSC transcriptome by upregulating IFNγ-dependent genes related to Treg induction, including indoleamine 2,3-dioxygenase 1 (IDO1). IDO1 inhibitor abrogated the effect of IFNγ release by AML cells on MSC-derived Treg induction. In vivo, the genetic ablation of IFNγ production by AML cells reduced MSC IDO1 expression and Treg infiltration, hindering AML engraftment. Conclusions: IFNγ release by AML cells induces an immune-regulatory program in MSCs and remodels BM immunologic landscape toward Treg induction, contributing to an immunotolerant microenvironment. See related commentary by Ferrell and Kordasti, p. 2986
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».