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Enregistrement W4404052762 · doi:10.1136/jitc-2024-sitc2024.1011

1011 Metabolic reprogramming alters natural killer cell responses in chronic graft-versus-host disease

2024· article· en· W4404052762 sur OpenAlexaff
Ao Mei, Madeline Lauener, Kirk R. Schultz, Subramaniam Malarkannan

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReprogrammingDiseaseHost (biology)Graft-versus-host diseaseCellBiologyImmunologyMedicineEcologyGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) has been developed as a major treatment option for leukemia and lymphoma patients. HSCT transfers pluripotent stem cells to reconstitute patients’ hematopoiesis with functional immune cells. Although the clinical practice of HSCT has been extensively studied and significantly improved over the last decades, the leading cause of late morbidity and mortality in patients remains chronic graft-versus-host disease (cGVHD). In published studies of cGVHD, natural killer (NK) cells have been recognized as one of the earliest immune cells reconstituted in post-HSCT patients. NK cells are known to suppress cGVHD with the potential, not limited to cytotoxicity, to restrain pathogenic cell types. Respectively, subsets of CD56bright NK cells, previously categorized as immature, are suggested to play a regulatory function in cGVHD patients. However, the knowledge gap pertains to the molecular mechanisms by which subsets of NK cells mediate the suppression of cGVHD in response to distinct environmental cues. Methods We performed single-cell RNA sequencing on NK cells isolated from the PBMC of patients who developed cGVHD (5 patients) or not (6 patients). With knowledge from previously published data, we performed in vitro assays on human NK cells collected from healthy donors to confirm the new findings from single-cell RNA sequencing. Results In our single-cell RNA sequencing results, we were able to identify distinct subsets of NK cells (figure 1A), which have significantly different percentages between the two groups of patients (figure 1B). Besides quantitative differences, transcriptomic differences were also observed among NK cells. More importantly, transcriptionally, we found NK cell subsets responded differently to IFN-α and IL-12/IL-18 between the two groups of patients (figure 1C). Respectively, NK cells from chronic GVHD patients have a considerate reduction of gene expression in response to IL-12/IL-18, with responses shifted toward IFN-α stimulation. In the previous publication, α-Ketoglutaric acid (aKG), one of the key intermediates in the TCA cycle, has been identified to be significantly increased in the plasma of chronic GVHD patients compared. By in vitro treatment of human NK cells with aKG, we confirmed that aKG alone can alter NK cell differentiation and responses to cytokines including IL-12/IL-18 and IFN-α via epigenetic modification. Conclusions Our study has revealed a novel mechanism of how the differentiation and function of human NK cells can be epigenetically reprogrammed by aKG, leading to different cGVHD progression. This finding has high translational relevance and can contribute to the treatment of cGVHD patients.

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 seuil0,008

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2024
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