Ras-mediated missing-self recognition via NKR-P1B:Clr-b interactions facilitates detection of oncogenic transformation and cancer immunosurveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural killer (NK) cells are involved in tumor immune surveillance, immunity to infection, and various pathological conditions. One mode of NK cell recognition, ‘missing-self’ recognition, is triggered by downregulation of inhibitory self ligands on target cells, thereby decreasing the net signaling threshold to promote NK cell activation. Clr-b, ligand for the NKR-P1B inhibitory NK receptor, is downregulated during cellular transformation, viral infection, and genotoxic stress, in turn promoting MHC-independent missing-self recognition. However, the mechanisms underlying the loss of Clr-b during oncogenic transformation remain unknown. Here, we demonstrate that proto-oncogene, Ras, is directly involved in Clr-b downregulation on mouse fibroblasts via the Raf/MEK/ERK and PI3K pathways. We show that c-myc overexpression also promotes Clr-b downregulation. To examine a link between the loss of Clr-b and tumour progression using a spontaneous B cell lymphoma model, we backcrossed the Emu-c-myc transgene onto a Clr-b−/− background, then assessed the survival rates of transgenic littermates. Preliminary results reveal a trend towards accelerated tumor progression of Clr-b+/+ littermates versus Clr-b+/− littermates, suggesting a potential protective role for Clr-b loss in tumour immune surveillance, one revealed under loss-of-heterozygosity conditions. Notably, previous results using Nkrp1b−/− mice also suggest that NKR-P1B-mediated inhibition may also facilitate deleterious tumour immune escape. Collectively, our data suggest that Clr-b downregulation during oncogenic transformation plays a role in the detection of oncogenic transformation and cancer immunosurveillance by NK cells.
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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) | 0,002 | 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 ».