WU-NK-101 (W-NK), a Memory-like (ML) NK Cell, Naturally Overcomes Tumor Microenvironment (TME) Metabolic Challenges, Retaining Anti-Tumor Potency
Notice bibliographique
Résumé
Cellular engineering revolutionized adoptive cell therapy (ACT) through improved antigen recognition and cellular activation. Cancer cells are metabolically active and extensively consume nutrients from the TME, rendering it nutrient-deprived, acidic, and hypoxic, and resulting in intratumoral metabolic demands which negatively impact ACT antitumor activity. This is central to T cells, however, some of these challenges can be overcome through engineering, an ideal solution would be to have a cellular product that is inherently adept at overcoming these challenges. W-NK is a cytokine-reprogrammed, expanded, cryopreserved, ML-NK cell product derived from healthy human peripheral blood mononuclear cells; it comes with naturally effective potency towards tumor cell killing, and importantly can overcome metabolic challenges present in the TME. We aim at deciphering what metabolic features make W-NK particularly potent in adverse TME. W-NK characterization of metabolic fitness/adaptability was with transcriptomics (sc-RNA-seq; 10X Genomics) flow cytometry, bioenergetics (Seahorse Real-Time Cell Metabolic Analysis; Agilent), and proteomic (Sciex Zeno TOF 7600 tandem-mass spectrometry). The aforementioned assays evaluated the effect of differing media/TME on W-NK: 1) conventional (N) media (pH 7, glucose 11 mM); 2) TME-aligned media (pH 5.9, glucose 6 mM, immune suppressive agents, e.g., PGE2, TGFb1); and 3) ascites derived from patients with malignancy. Media composition was analyzed biochemically using clinical assays (Core Lab Clinical Studies at Washington University, St. Louis, USA), and by immune secretome profiling (Nomic Bio, Quebec, CA). At baseline, W-NK cells have a unique metabolic phenotype, with higher expression of cell surface nutrient transporters, e.g., GLUT1, CD98, ASCT2, MCT1 and PiT1, compared to conventional NK cells (cNK); additionally, W-NK metabolism was consistent with aerobic (“Warburg”) glycolysis, with ~80% of ATP coming from glycolysis vs. ~30% for cNK. In TME/ascites media, W-NK surface nutrient receptor expression adapted to meet metabolic demand. For example, transporters for amino acids, lactate and pyruvate are upregulated in these hypoglycemic medias. This coincided with a 50% shift in ATP manufacturing from glycolysis to mitochondria, suggesting that nutrients bypassed glycolysis to enter tricarboxylic acid cycle and oxidative phosphorylation. Proteomic analyses of W-NK cells cultured with either TME-aligned media or ascites supported this hypothesis, with up-regulation of metabolic pathways (ShinyGO) capturing amino-acid and lipid metabolism, and mitochondrial function. Overall, W-NK retained cytotoxic function in TME and ascites, as well as in native TME-aligned 3D assays from primary surgical tumor samples. Conversely, cNKs did not adapt to TME media, whether in nutrient transporter expression or ATP manufacturing, and demonstrated reduced survival and function, including cytotoxicity. W-NK has enhanced metabolic fitness, flexibility, and plasticity. This enables W-NK to utilize diverse macronutrients, engage different metabolic pathways, and maintain optimal ATP manufacturing. Overall, W-NK inherently survives and maintains function in the TME, a limiting factor for immune cell-based ACT. These data herald the promise of NK cell therapy; a Phase 1 clinical study of W-NK in acute myeloid leukemia is currently open and enrolling patients (NCT# 05470140).
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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 | 0,001 |
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 ».