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Enregistrement W4388047823 · doi:10.1136/jitc-2023-sitc2023.0985

985 PSGL-1 is a novel inhibitor of tumor cell phagocytosis by macrophages

2023· article· en· W4388047823 sur OpenAlexaff
Lok San Wong, André Veillette

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhagocytosisMacrophageCell biologyBiologyImmune systemMolecular biologyMyeloidChemistryImmunologyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In recent years, macrophages have emerged as an essential component of the antitumor immune response. Indeed, macrophages are able to ‘phagocytose’, i.e., to ingest and kill tumor cells. The cellular and molecular mechanisms that regulate this process have been increasingly investigated.1 Our group and others have demonstrated the implication of specific ligand-receptor pathways involved in the regulation of phagocytosis.2–4 Building on these findings, we aim at identifying additional regulators of phagocytosis which could constitute novel targets for immunotherapy. Methods Mice Wild-type (WT) mice were generated in the C57Bl/6J background. Sele, Sell, Selp (triple selectin) KO mice were acquired from The Jackson Laboratory (Bar Harbor, Maine, USA). Cells Bone marrow-derived macrophages (BMDM) and PSGL-1-deficient target cells were generated as previously described.3 Microscopy-based phagocytosis assay This assay was performed as previously described.3 Briefly, BMDMs were coincubated with fluorescently labelled target cells at a ratio of 1:4 (macrophages: target cells). After 2 hours, the cells were washed and imaged with an inverted microscope (Carl Zeiss Axiovert S100 TV). The percentage of phagocytosis was calculated as the number of macrophages containing labelled target cells versus the total number of macrophages. All experiments were repeated at least three times. Statistical analyses were performed on the initial raw values. Results We have recently identified a molecule at the surface of tumor cells of lymphoid and myeloid lineages, named PSGL-1 (P-selectin glycoprotein ligand 1), that prevents the elimination of these cancer cells by macrophages. PSGL-1 has primarily been described as a ligand for the selectin family of adhesion proteins5 Our results demonstrate that PSGL-1 expression at the surface of tumor cells inhibits phagocytosis and efficient elimination of these cells by macrophages. Indeed, a deficiency in PSGL-1 on these tumor cells increases their phagocytosis (figure 1). Furthermore, we found that this inhibitory effect was independent of selectins, as macrophages lacking all three selectins (Triple Selectin KO) showed no defect in phagocytosis (figure 2). Conclusions Our results demonstrate a previously unsuspected role of PSGL-1. We observed that loss of PSGL-1 on murine tumor cells (L1210) and human multiple myeloma (RPMI-8226, OPM-2) promotes phagocytosis of these tumor cells. Results not shown here further suggest a novel mechanism of action for PSGL-1 as an anti-phagocytic ligand which likely interacts with an as of yet unknown receptor. For future work, we aim to provide convincing evidence that this pathway could represent a new target for anti-cancer immunotherapy. References Freeman SA, S Grinstein, Phagocytosis: receptors, signal integration, and the cytoskeleton. Immunol Rev, 2014;262(1):193–215. Chen J, et al. SLAMF7 is critical for phagocytosis of haematopoietic tumour cells via Mac-1 integrin. Nature, 2017;544(7651):493–497. Tang Z, et al. Inflammatory macrophages exploit unconventional pro-phagocytic integrins for phagocytosis and anti-tumor immunity. Cell Rep, 2021;37(11):110111. Barkal AA, et al. Engagement of MHC class I by the inhibitory receptor LILRB1 suppresses macrophages and is a target of cancer immunotherapy. Nat Immunol, 2018;19(1):76–84. Borsig L. Selectins in cancer immunity. Glycobiology, 2018;28(9):648–655.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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