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Enregistrement W4389244788 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-a021

Abstract A021: Nutrient competition in the tumor microenvironment alters NK cell metabolism in Pancreatic Cancer

2023· article· en· W4389244788 sur OpenAlexaboutno aff
Kamiya Mehla

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycogenTumor microenvironmentPancreatic cancerBiologyCancer researchCytotoxic T cellCell cultureCancer cellOrganoidCell biologyImmune systemEndocrinologyInternal medicineCancerImmunologyBiochemistryIn vitroMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tumor cells present constant nutritional demand of macronutrients and micronutrients for their rapid growth needs. Often this nutrient limitation hampers the function of anti-tumor immune cells, which need basal energy levels to execute cytotoxic effects against malignant cells. Hence, we investigated nutrient limitation-induced metabolic alterations in NK cells that regulate the anti-tumor activity of NK cells. Using 2D cultures and PDAC organoid models, we demonstrate that pancreatic tumor cells exhaust vitamin B6 (VB6) in the co-culture milieu, causing reduced killing activity of NK cells. Additionally, we demonstrate that PDAC patients have significantly reduced plasma VB6 as compared to the healthy counterparts. This data aligns with the epidemiological studies showing that VB6 intake reduces the risk of pancreatic cancer incidence. Moreover, we noted a significant reduction in circulating VB6 in the pancreatic tumor-bearing mice as compared to healthy counterparts. Utilizing mass spectrometry-based metabolomics we noted that limitation of the VB6 prevents glycogen breakdown in NK cells. This was validated by follow up electron microscopy-based studies that demonstrated glycogen depots in NK cells that were very prominent upon inhibiting glycogenolysis. Metabolic tracing studies demonstrated that NK cells require VB6 for intracellular glycogen breakdown. Correspondingly, knocking down glycogen phosphorylase, a key enzyme involved in glycogen breakdown abrogated anti-tumoral NK cell function. Notably, supplementation of co-cultures in 2D and organoid models and in vivo orthotopic mouse models, with VB6 restored NK cell function against pancreatic tumor cells. In parallel, we observed dependence of tumor cell metabolism on VB6 for sustaining growth. Accordingly, we observed that tumor cells actively deplete VB6 in tumor microenvironments, as observed by comparing VB6 levels in circulation and in tumor interstitial fluids. Finally, we observed that VB6 supplementation in combination with inhibitors targeting VB6-driven metabolic pathway dependencies in tumor cells effectively enhances NK cell frequency and diminishes tumor burden in vivo. These studies demonstrate a novel role of glycogen breakdown as a critical energy source for activated NK cells and demonstrate, for the first time a key role of glycogenolysis in NK cell cytotoxic activities. Our results expand the understanding of the critical role of micronutrients (vitamin B6) in regulating cancer progression and anti-tumor immunity and open new avenues for developing NK cell-based immunotherapies for PDAC patients. Citation Format: Kamiya Mehla. Nutrient competition in the tumor microenvironment alters NK cell metabolism in Pancreatic Cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A021.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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