KLRC1 knockout overcomes HLA-E-mediated inhibition and improves NK cell antitumor activity against solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Natural Killer (NK) cells hold the potential to shift cell therapy from a complex autologous option to a universal off-the-shelf one. Although NK cells have demonstrated efficacy and safety in the treatment of leukemia, the limited efficacy of NK cell-based immunotherapies against solid tumors still represents a major hurdle. In the immunosuppressive tumor microenvironment (TME), inhibitory interactions between cancer and immune cells impair antitumoral immunity. KLRC1 gene encodes the NK cell inhibitory receptor NKG2A, which is a potent NK cell immune checkpoint. NKG2A specifically binds HLA-E, a non-classical HLA class I molecule frequently overexpressed in tumors, leading to the transmission of inhibitory signals that strongly impair NK cell function. Methods To restore NK cell cytotoxicity against HLA-E + tumors, we have targeted the NKG2A/HLA-E immune checkpoint by using a CRISPR-mediated KLRC1 gene editing. Results KLRC1 knockout resulted in a reduction of 81% of NKG2A + cell frequency in ex vivo expanded human NK cells post-cell sorting. In vitro , the overexpression of HLA-E by tumor cells significantly inhibited wild-type (WT) NK cell cytotoxicity with p -values ranging from 0.0071 to 0.0473 depending on tumor cell lines. In contrast, KLRC1 KO NK cells exhibited significantly higher cytotoxicity when compared to WT NK cells against four different HLA-E + solid tumor cell lines, with p -values ranging from<0.0001 to 0.0154. Interestingly, a proportion of 43.5% to 60.2% of NKG2A − NK cells within the edited NK cell population was sufficient to reverse at its maximum the HLA-E-mediated inhibition of NK cell cytotoxicity. The expression of the activating receptor NKG2C was increased in KLRC1 KO NK cells and contributed to the improved NK cell cytotoxicity against HLA-E + tumors. In vivo , the adoptive transfer of human KLRC1 KO NK cells significantly delayed tumor progression and increased survival in a xenogeneic mouse model of HLA-E + metastatic breast cancer, as compared to WT NK cells ( p = 0.0015). Conclusions Our results demonstrate that KLRC1 knockout is an effective strategy to improve NK cell antitumor activity against HLA-E + tumors and could be applied in the development of NK cell therapy for 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) | 0,002 | 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 ».