Single-Cell Analysis of NK Cell Cytotoxicity in Cancer Therapy Using Microfluidic Droplets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural Killer (NK) cells are critical components of the immune system, uniquely capable of detecting and eliminating cancer cells without prior sensitization. Here, a droplet-based microfluidic platform is introduced that enables real-time monitoring and single-cell analysis of NK cell-mediated cytotoxicity against K562 cancer cells. Distinct NK cells are evaluated to quantify key metrics, including the percentage of cytotoxic NK cells, serial killing capacity, killing time per target, NK-target contact duration, and migration velocities. The results demonstrated that expanded NK cells (exNK) exhibited longer attachments, superior cytotoxic activity, serial killing, and rapid killing dynamics, whereas peripheral blood NK cells (pbNK), especially when they were exposed to ascites tumor microenvironment (TME) (pbNK-asc), displayed reduced cytotoxic abilities in all parameters. Interestingly, expanded NK cells exposed to ascites TME (exNK-asc) retained partial functionality, indicating that expansion provides resilience against suppressive factors. In addition, cell velocity analysis further revealed that the presence of a cancer cell increases the migration of NK cells. This single-cell analysis provides novel insights into NK-cancer cell interactions, offering a robust framework for enhancing the efficacy of future immunotherapy applications especially for optimizing off-the-shelf NK cell-based immunotherapies. Table of Contents A droplet-based microfluidic platform examines how Natural Killer (NK) cells target cancer cells at the single-cell level. By comparing peripheral blood and expanded NK cells under normal and tumor-like conditions, distinct differences in attachment, serial killing, killing time, and migration are revealed. These findings provide insights that could enhance tumor targeting, particularly in off-the-shelf NK cell therapies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».