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Enregistrement W4416181852 · doi:10.1101/2025.11.12.687655

TRAIL orchestrates ThINKK-induced NK cell cytotoxicity against childhood acute lymphoblastic leukemia

2025· preprint· W4416181852 sur OpenAlexaff
Emilie Ollame-Omvane, Leila Ben Khemis, Paulo Cordeiro, Claire Fuchs, Kathie Béland, Élie Haddad, Daniel Sinnett, Sabine Herblot, Michel Duval

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxic T cellTranscriptomeNatural killer cellGene expression profilingProgrammed cell deathCellLymphokine-activated killer cellImmunotherapyCytotoxicityApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Therapeutic Inducers of Natural Killer cell Killing (ThINKK) represent a novel class of immunotherapy designed to enhance the graft-versus-leukemia effect of hematopoietic stem cell transplantation in pediatric patients with high-risk or relapse leukemia. Our previous work identified high expression of TRAIL as a key signature of Natural Killer (NK) cell stimulation by ThINKK. In this study, we aim to elucidate the mechanisms underlying acute lymphoblastic leukemia (ALL) killing by ThINNK-stimulated NK cells and to identify predictive sensitivity markers of this innovative approach. Methods We performed NK cell cytotoxic assays using a panel of genetically diverse ALL cell lines and patients’ samples. Gene deletion and gene enforced expression in sensitive or resistant cell lines were performed to demonstrate the role of TRAIL-receptors expression and death receptor signaling pathway in ALL cell death induced by ThINKK-stimulated NK cells. These findings were further validated through the analysis of primary patients’ samples and transcriptomic profiling of a cohort of 320 ALL patients from the CHU Sainte-Justine. Results We found that ALL sensitivity to ThINKK-stimulated NK cell killing was independent of their genetic background or their HLA expression. In addition, our data revealed the dual role of TRAIL: first, a strong NK cell activating receptor that induced rapid killing of ALL expressing TRAIL-R2, and second, a death-receptor ligand inducing ALL apoptosis following sustained engagement with its receptors. The transcriptomic analysis of ALL patients’ samples indicated that TRAIL-R2 and TRAIL-R1 are widely expressed across ALL subtypes and are not downregulated at relapse. Conclusion These findings support the use of TRAIL receptor expression as a biomarker of sensitivity to ThINKK immunotherapy and establish a mechanistic framework to guide patient stratification and therapeutic optimization.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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