Association of extensive RNA disruption with natural killer cell-mediated death of K562 chronic myelogenous leukemia cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extensive degradation of tumour 28S and 18S ribosomal RNAs, coupled with the accumulation of ribosomal RNA degradation products, is associated with pathologic complete response and improved disease-free-survival in breast cancer patients. Various chemotherapy agents and cellular stressors are known to trigger this process, termed ‘RNA disruption’, in tumour cells. However, it’s unclear whether immunotherapies, with or without chemotherapy administration, also trigger RNA disruption. To address this question, we assessed the ability of natural killer (NK) cells to induce RNA disruption and cell death in K562 chronic myeloid leukemia cells in vitro. We found that NK cells strongly stimulated RNA disruption, cytotoxicity (loss of plasma membrane integrity) and cell death (generation of cells with a subG1 DNA content) in K562 cells. Pre-activation of NK cells with interleukin-2 or pre-treatment of K562 cells with the chemotherapy drug doxorubicin augmented RNA disruption in K562 cells. RNA degradation patterns looked very similar between NK cell-treated and doxorubicin-treated K562 cells. Our observations suggest that RNA disruption is strongly associated with cell death irrespective of the death-inducing stimulus and raise the prospect that tumour RNA disruption may be a useful biomarker for quantifying cancer patients’ response to immunotherapies, with or without co-administration of chemotherapy drugs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».