Serum- and feeder-free culture expansion of human peripheral blood NK cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural killer (NK) cells are critical effectors of innate immunity that secrete proinflammatory cytokines and kill tumor cells and virus-infected cells. The ability to expand human NK cells in culture provides a ready source of cells for disease modeling, development of immunotherapies, and basic research. We have developed a culture system that supports the expansion of primary NK cells in the absence of feeder cells and serum. NK cells were enriched from peripheral blood using EasySep™ negative selection and cultured in serum-free medium with interleukin-2 in plates coated with a NK cell ‘activation coating matrix’ for 14 days. Cells were passaged with medium changes on days 7 and 11, and were harvested on day 14 for assessment or functional characterization. The average frequency of CD56+CD3− NK cells was 92% (range 80 – 97%, n=16) with an average expansion of 121-fold (range 10 – 274). On average 79% (48–92%) of expanded NK cells expressed CD16. The ability of expanded NK cells to produce interferon-γ (IFN-γ) and to degranulate were tested after stimulation with phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA) + ionomycin or co-culture with K562 cells. As detected by intracellular flow cytometry, the average frequency of IFN-γ+ NK cells was 56% (range 41 – 63%, n = 4) and 40% (range 12 – 55%) when stimulated by PMA/ionomycin or K562 cells, respectively. Similarly, the average frequency of degranulated NK cells as detected by surface expression of CD107a, a lysosomal-associated membrane protein, was 69% (range 35 – 84%, n = 4) and 53% (range 18 – 75%), respectively. These results show that NK cells can be expanded and stimulated under serum- and feeder-free conditions to generate large numbers of functional NK cells for basic and translational research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».