Developing natural killer cells producing hypoxia-inducible cytokines for effective immunotherapy against solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural Killer (NK) cells are a promising means for adoptive immunotherapy for cancers. NK cell therapies against hematological cancers such as acute myeloid leukemia have demonstrated good efficacy. However, the poor effector function of tumor-infiltrating NK cells limits the potential of NK cells against solid tumors. Accumulating data suggests that hypoxia in the tumor microenvironment (TME) suppresses the effector function of NK cells. One of the immunosuppressive features of hypoxia is the generation of adenosine, a metabolite that highly suppresses NK cell cytotoxicity and proliferation. Although engineering NK cells to overexpress stimulatory cytokines before the adoptive immunotherapy has demonstrated promising potential for cancer therapy, it raises a concern that high systemic levels of cytokines may lead to cytokine-mediated pathology. Therefore, we hypothesize that driving overexpression of the potent stimulatory cytokines exclusively in the TME would circumvent systemic toxicity. An attractive strategy to achieve this goal is to take advantage of the hypoxic condition, a key characteristic of the TME. Hypoxia-inducible factor 1 alpha (HIF1-α) plays a pivotal role in expressing hypoxia-responsive genes by associating with promoters containing hypoxia response element (HRE). By mimicking the biological system, HRE-induced cytokine expression vectors were generated and tested in NK cells. The expression was inducible under hypoxic conditions and was reversible upon re-oxygenated conditions. Our results suggest that the hypoxia-inducible vector system can be beneficial to trigger TME specific cytokine expressions in NK cells and provide insight into efficient immunotherapy against solid tumors.
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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) | 0,001 | 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 ».