Type 2 innate lymphoid cells impair IL-33-mediated tumor suppression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although a number of studies have recently explored the contribution of the adaptive immunity in interleukin 33 (IL-33)-mediated antitumor effects, the involvement of innate immunity has been weakly characterized. Using 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 significantly delay tumor growth independent of adaptive antitumor immunity. We have demonstrated that IL-33-mediated antitumor effects rely on expansion and activation of NK cells. Concurrently, IL-33 also promoted the expansion of active type 2 innate lymphoid cells (ILC2s), via its receptor, ST2. Elevated ILC2 presence coincided with decreased NK activation and cytotoxicity, and resulted in increased tumor growth, indicating a protumor role for ILC2s. IL-33-induced ILC2 activity elicited 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, providing a potential mechanism by which ILC2s may 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, independent of adaptive immunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».