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Enregistrement W4313355844 · doi:10.4049/jimmunol.198.supp.130.25

Type 2 innate lymphoid cells impede IL-33-mediated tumor suppression

2017· article· en· W4313355844 sur OpenAlexaff
Alan W Long, Donye Dominguez, Lei Qin, Siqi Chen, Jie Fan, Minghui Zhang, Bin Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnate lymphoid cellAcquired immune systemBiologyImmunologyInnate immune systemInterleukin 33ImmunityImmune systemCancer researchInterleukin 12MelanomaCell biologyInterleukinCytotoxic T cellCytokineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although a number of studies have recently explored the contribution of the adaptive immunity in interleukin 33 (IL-33)-mediated antitumor effects, innate immune involvement has been poorly characterized. Utilizing Rag1−/− mice (lacking T and B lymphocytes), we show here that either systemic administration of recombinant IL-33 or ectopic expression of IL-33 in melanoma cells is sufficient to inhibit tumor growth independent of adaptive antitumor immunity. We have demonstrated that IL-33-mediated antitumor effects relate to expansion and activation of NK cells. Interestingly, IL-33 also promoted the expansion of active type 2 innate lymphoid cells (ILC2s) via its receptor, ST2, which in turn inhibited NK activation and cytotoxicity. This IL-33-induced ILC2 activity coincided with greater expression of the immunosuppressive ecto-enzyme CD73. Removal of CD73 from ILC2s in culture with NK cells resulted in markedly increased activation levels in NK cells, offering a potential mechanism by which ILC2s might suppress NK cell-mediated tumor killing. Thus, our data reveal an important contribution of IL-33-induced ILC2 to tumor growth by weakening NK cell activation and tumor killing, regardless of adaptive immunity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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