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.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».