Cytokines drive the formation of memory-like NK cell subsets via epigenetic rewiring and transcriptional regulation

表观遗传学 细胞生物学 生物 免疫学 转录因子 细胞 转录调控 神经科学 遗传学 基因
作者
Jennifer A. Foltz,Jennifer Tran,Pamela Wong,Changxu Fan,E. E. Schmidt,Bryan Fisk,Michelle Becker‐Hapak,David A. Russler‐Germain,Jeanette Johnson,Nancy D. Marín,Celia C. Cubitt,Patrick Pence,Joseph Rueve,Sushanth Pureti,Kimberly Hwang,Feng Gao,Alice Y. Zhou,Mark P. Foster,Timothy Schappe,Lynne Marsala
出处
期刊:Science immunology [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:9 (96): eadk4893-eadk4893 被引量:40
标识
DOI:10.1126/sciimmunol.adk4893
摘要

Activation of natural killer (NK) cells with the cytokines interleukin-12 (IL-12), IL-15, and IL-18 induces their differentiation into memory-like (ML) NK cells; however, the underlying epigenetic and transcriptional mechanisms are unclear. By combining ATAC-seq, CITE-seq, and functional analyses, we discovered that IL-12/15/18 activation results in two main human NK fates: reprogramming into enriched memory-like (eML) NK cells or priming into effector conventional NK (effcNK) cells. eML NK cells had distinct transcriptional and epigenetic profiles and enhanced function, whereas effcNK cells resembled cytokine-primed cNK cells. Two transcriptionally discrete subsets of eML NK cells were also identified, eML-1 and eML-2, primarily arising from CD56 bright or CD56 dim mature NK cell subsets, respectively. Furthermore, these eML subsets were evident weeks after transfer of IL-12/15/18–activated NK cells into patients with cancer. Our findings demonstrate that NK cell activation with IL-12/15/18 results in previously unappreciated diverse cellular fates and identifies new strategies to enhance NK therapies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
molihuakai应助超级的路人采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
000发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
坚强的活着完成签到,获得积分10
4秒前
领导范儿应助寒山采纳,获得10
4秒前
zhw完成签到,获得积分10
5秒前
易川完成签到,获得积分10
5秒前
kk驳回了英姑应助
5秒前
香蕉觅云应助youxianlang采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
华仔应助一一采纳,获得10
6秒前
拾三发布了新的文献求助10
6秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
7秒前
zxy123发布了新的文献求助10
7秒前
Zhao0112发布了新的文献求助10
8秒前
红叶再开应助靓丽的若云采纳,获得10
8秒前
酸橘发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
不说再见发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
HK完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
jack完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
明理小凝发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
傲骨发布了新的文献求助10
15秒前
EowynZhang关注了科研通微信公众号
15秒前
15秒前
15秒前
Starry发布了新的文献求助10
15秒前
酸橘完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
SSY完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583507
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162219
关于积分的说明 19606485
捐赠科研通 7165541
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266283
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257764