Double-negative T cells utilize a TNFα–JAK1–ICAM-1 cytotoxic axis against acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Allogeneic double-negative T cells (DNTs) are a rare T-cell subset that effectively target acute myeloid leukemia (AML) without inducing graft-versus-host disease in an allogeneic setting. A phase 1 clinical trial demonstrated the feasibility, safety, and potential efficacy of allogeneic DNT therapy among patients with relapsed AML. However, the molecular mechanisms of DNT-mediated cytotoxicity against AML remain elusive. Thus, we used a flow cytometry-based high throughput screening to compare the surface molecule expression profile on DNTs during their interaction with DNT-susceptible or -resistant AML cells and identified a tumor necrosis factor α (TNFα)-dependent cytotoxic pathway in DNT-AML interaction. TNFα secreted by DNTs, upon encountering susceptible AML targets, sensitized AML cells to DNT-mediated killing, including those otherwise resistant to DNTs. Mechanistically, TNFα upregulated ICAM-1 on AML cells through a noncanonical JAK1-dependent pathway. DNTs then engaged with AML cells more effectively through an ICAM-1 receptor, lymphocyte function-associated antigen 1, leading to enhanced killing. These results reveal a TNFα-JAK1-ICAM-1 axis in DNT-mediated cytotoxicity against AML to improve therapeutic efficacy.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».