The inhibitory NKR-P1B receptor regulates NK cell-mediated mammary tumor immunosurveillance in mice
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells are an important component of anti-cancer immunity, and their activity is regulated by an array of activating and inhibitory receptors. In mice, the inhibitory NKR-P1B receptor is expressed in NK cells and recognizes the C-type lectin-related protein-b (Clr-b) ligand. NKR-P1B:Clr-b interactions represent a ‘missing-self’ recognition system to monitor cellular levels of Clr-b on healthy and diseased cells. Here, we report an important role for NKR-P1B:Clr-b interactions in tumor immunosurveillance in MMTV-PyVT mice, which develop spontaneous mammary tumors. MMTV-PyVT mice on NKR-P1B-deficient genetic background developed mammary tumors earlier than on wild-type (WT) background. A greater proportion of tumor-infiltrating NK cells downregulate expression of the transcription factor Eomesodermin (EOMES) in NKR-P1B-deficient mice compared to WT mice. Tumor-infiltrating NK cells also downregulated CD49b expression but gain CD49a expression and exhibit effector functions, such as granzyme B upregulation and proliferation in mammary tumors. However, unlike the EOMES+ NK cells, the EOMES‒ NK cell subset is unable to respond to further in vitro stimulation and exhibits phenotypic alterations associated with immune dysfunction. These alterations included increased expression of PD-1, LAG-3, and TIGIT and decreased expression of NKp46, Ly49C/I, CD11b, and KLRG-1. Furthermore, tumor-infiltrating NKR-P1B-deficient NK cells exhibited an elevated dysfunctional immune phenotype compared to WT NK cells. These findings demonstrate that the NKR-P1B receptor plays an important role in mammary tumor surveillance by regulating anti-cancer immune responses and functional homeostasis in 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».