Preventing Surgery-Induced NK Cell Dysfunction Using Anti-TGF-β Immunotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Natural Killer (NK) cell cytotoxicity and interferon-gamma (IFNγ) production are profoundly suppressed postoperatively. This dysfunction is associated with increased morbidity and cancer recurrence. NK activity depends on the integration of activating and inhibitory signals, which may be modulated by transforming growth factor-beta (TGF-β). We hypothesized that impaired postoperative NK cell IFNγ production is due to altered signaling pathways caused by postoperative TGF-β. NK cell receptor expression, downstream phosphorylated targets, and IFNγ production were assessed using peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from patients undergoing cancer surgery. Healthy NK cells were incubated in the presence of healthy/baseline/postoperative day (POD) 1 plasma and in the presence/absence of a TGF-β-blocking monoclonal antibody (mAb) or the small molecule inhibitor (smi) SB525334. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) was performed on PBMCs from six patients with colorectal cancer having surgery at baseline/on POD1. Intracellular IFNγ, activating receptors (CD132, CD212, NKG2D, DNAM-1), and downstream target (STAT5, STAT4, p38 MAPK, S6) phosphorylation were significantly reduced on POD1. Furthermore, this dysfunction was phenocopied in healthy NK cells through incubation with rTGF-β1 or POD1 plasma and was prevented by the addition of anti-TGF-β immunotherapeutics (anti-TGF-β mAb or TGF-βR smi). Targeted gene analysis revealed significant decreases in S6 and FKBP12, an increase in Shp-2, and a reduction in NK metabolism-associated transcripts on POD1. pSmad2/3 was increased and pS6 was reduced in response to rTGF-β1 on POD1, changes that were prevented by anti-TGF-β immunotherapeutics. Together, these results suggest that both canonical and mTOR pathways downstream of TGF-β mediate phenotypic changes that result in postoperative NK cell dysfunction.
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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 ».