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Enregistrement W4313383854 · doi:10.4049/jimmunol.200.supp.112.6

Global phosphoproteomic analysis of PD-1 signaling reveals T cell subset specific PD-1 functions

2018· article· en· W4313383854 sur OpenAlexaff
Anna S. Tocheva, Michael Peled, Shruti Nayak, Elliot A. Philips, Beatrix Ueberheide, Adam Mor

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésT-cell receptorJurkat cellsCell biologyPhosphorylationDephosphorylationT cellSignal transductionImmunological synapseBiologyTyrosine phosphorylationImmune systemCancer researchImmunologyPhosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PD-1 is a cell surface receptor with immunoregulatory properties expressed in activated T cells. PD-1 binds to either PD-L1 or PD-L2 and mediates downstream tyrosine dephosphorylation of key proteins critical for TCR signaling. This prevents excessive inflammation as well as T cell mediated anti-tumor immunity. Anti-PD-1 therapy is effective in ~30% of cancer patients, of which up to 25% develop off-target immune inflammation. Little is known about downstream signaling triggered by PD-1 and further analysis will provide better rationales for safer and more effective PD-1 targeting therapies. We performed tandem mass tag spectrometry and examined protein phosphorylation in Jurkat T cells following PD-1 ligation by PD-L2. Computational analysis revealed the PD-1/PD-L2 phosphoproteomic landscape. Our results confirm previous reports that PD-1 ligation dephosphorylates key proteins in the TCR signaling cascade. In addition, compared to unstimulated cells and to cells stimulated via the TCR alone, αCD3 stimulation in the presence of PD-1 ligation led to significant dephosphorylation of proteins involved in cytoskeletal organization and cellular adhesion. Surprisingly, we observed increased S/T phosphorylation of proteins associated with cell cycle regulation, chromosomal organization and negative regulation of gene expression triggered by PD-1 ligation. Further analysis in primary human cells revealed that these PD-1 triggered pathways were T cell subset specific, which is key for developing T cell subset specific targeted therapies. Our study provides a comprehensive system wide view of the signaling cascade downstream of PD-1 and may serve as a springboard for future therapeutic approaches targeting the PD-1 pathway.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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