Human Regulatory-like Natural Killer Cells Associated with Chronic Graft-Versus-Host Disease Suppression Produce Regulatory Extracellular Vesicles.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic graft-versus-host disease (cGVHD) is a major cause of morbidity after Hematopoietic Stem Cell Transplantation (HCT). Previously, in large human cohorts of HCT patients we identified CD56 bright CD16 - Perforin - NK cells (NK reg -like) to be associated with the suppression of cGvHD. Functional analysis has suggested that the NK reg -like population selectively suppresses CD4 + T cells through a non-cytolytic, contact-dependent mechanism, partially reliant on PD-1, LAG-3, and TRAIL inhibitory pathways. As other groups have demonstrated NK reg -like suppressive function through various mechanisms including direct contact and soluble factors, we hypothesized that NK reg -like cells may also contribute to suppression via extracellular vesicle (EV) production. Objective We aimed to determine whether healthy donor NK reg -like cells produce EVs and identify the genes and proteins of interest for future functional analysis. Methods The supernatant of healthy donor (N=3) NK reg -like cells expanded for 20 days via complete vesicle-free Immunocult NK Cell Expansion medium supplemented with IL-2, TGF-β1 (StemCell Technologies, Vancouver, BC, Canada), and a pulse of rapamycin (Sigma Aldrich, Oakville, CA, USA) were collected, and compared to vesicle-free control medium (N=3). Large and small EVs were isolated by differential ultracentrifugation at 50,000xg for large EVs and 200,000xg for small EVs. The supernatant was sent for small particle flow cytometry (sp-FACs) analysis (Boilard lab, Quebec City). Aco490 dye was used for membrane and intracellular EV labeling. The resulting pellets after ultracentrifugation were sent for nanoLC-MS/MS proteomics analysis (IRIC, University of Montreal). Results sp-FACs analysis demonstrated that NK reg -like cells produce Aco490 + vesicles with lipid membranes sensitive to Triton and that can be pooled down by ultracentrifugation (Figure 1). Proteomics analysis identified the NK reg -like cells to produce EVs, including both large and small EVs. Proteomics analysis suggested that NK reg -like cells significantly produce the small EVs EOMES, IGKV2-30, GLUD1, IGKV2D-30, GLUD2, and the large EVs H3F3A, ACTA2, ACTA1, HIST2H3A, ACTB, ATRN (Log 2 EF > 9, p < 0.05) (Figure 2). Conclusion There is increasing evidence that EVs are involved in the function of cytolytic NK cells , and studies have demonstrated that multiple mechanisms may be responsible for NK reg -like cell function. Our studies are the first to show that the NK reg -like population associated with cGvHD suppression are substantial producers of EVs, including EOMES, which has been demonstrated to associate with GvHD inhibition by Tr1 cells. Future studies will focus on further investigating whether blockade or promotion of such EVs may significantly affect NK reg -like cell function, with the goal of harnessing these cells and/or molecules as a therapeutic target for cGvHD.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».