GTPase-activating protein (RASAL1) associates with ZAP-70 of the TCR and negatively regulates T-cell proliferation and anti-tumor immunity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T-cell activation is needed for responses to antigen and controls responses to foreign antigen and cancer neo-antigens in immunotherapy. The full range of signaling events that inhibit T-cell activation and limit anti-tumor reactivity is unclear. Previous studies have identified the importance of phosphatases and E-3 ligases as inhibitors of activation. In this study, we show by a combination of tandem affinity chromatography, co-precipitation and proximity ligation analysis (PLA) that RASAL1, a novel GTPase-activating protein (GAP), binds to ZAP-70 of the TCR complex and inhibits anti-CD3 activation of ERKs and proliferation in T-cells. RASAL1 inhibited via two pathways where it binds and inhibits ZAP-70 activity, and acts as a GAP to inhibit the p21ras-ERK pathway. As a negative regulator, its expression is induced as a consequence of T-cell activation, where it reduced in vitro responses to anti-CD3 and to antigenic peptides presented by dendritic cells (DCs), while having no effect on T-cell dwell times. Further, we show that siRNA knock-down of RASAL1 expression increased in vivo CD4+ T-cell responses to peptide antigen while reducing the pulmonary metastasis of B16 melanoma and the growth of solid EL-4 lymphoma tumors. This anti-tumor effect was accompanied by a marked increase in CD8+ tumor-infiltrating T-cells (TILs) expressing effector molecules granzyme B (GZMB) and interferon γ-1 (IFNγ1). These findings identify RASAL1 as a new negative regulator of T-cell activation and 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».