Mast cells boost anti-tumor potency of MAIT cells via inflammasome-dependent secretion of IL-18
Notice bibliographique
Résumé
Mast cells (MC) serve as pivotal sentinels in the regulation of immune responses and inflammation, yet their function in lung adenocarcinoma (LUAD) remains largely neglected. To decode their heterogeneity, we perform single-cell transcriptomic analysis of LUAD-infiltrating MCs. Our study uncovers the complexity in MC composition and identifies 9 distinct states, including proinflammation, chemotaxis, and antigen presentation. The proinflammatory MC subset, characterized by high IL-18 expression, is associated with improved outcomes for LUAD patients. This pro-inflammatory property is regulated by the activation of NLRP3 inflammasome within MCs, resulting in the formation of GSDMD pores and successive pyroptosis. Moreover, these MCs enhance the innate-like anti-tumor activity of MAIT cells by upregulating NKG2D and IFN-γ through the cytokine-activation mechanism. Our results uncover an unappreciated state of MCs and describe an inflammasome-dependent, MC-mediated regulation of MAIT cells in LUAD. These findings diversify our understanding of the functional repertoire and mechanistic equipment of MCs and MAIT cells, and suggest a potential therapeutic target for cancer treatment. The immunomodulatory functions of mast cells (MCs) within the tumor microenvironment are elusive. Here, the authors present a transcriptomic characterization of LUAD-infiltrating MCs and identify a proinflammatory subset that contributes to the activation of cytotoxic MAIT cells by secreting IL-18 via NRLP3 activation and pyroptosis, ultimately boosting anti-tumor immunity.
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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 ».