Global phosphoproteomic analysis of PD-1 signaling reveals T cell subset specific PD-1 functions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».