The kinase mTOR is important in lymphocyte bioenergetics but has not been examined in natural killer cells. Walzer and colleagues demonstrate that mTOR is key to sustaining the proliferation and effector function of these cells. Interleukin 15 (IL-15) controls both the homeostasis and the peripheral activation of natural killer (NK) cells. The molecular basis for this duality of action remains unknown. Here we found that the metabolic checkpoint kinase mTOR was activated and boosted bioenergetic metabolism after exposure of NK cells to high concentrations of IL-15, whereas low doses of IL-15 triggered only phosphorylation of the transcription factor STAT5. mTOR stimulated the growth and nutrient uptake of NK cells and positively fed back on the receptor for IL-15. This process was essential for sustaining NK cell proliferation during development and the acquisition of cytolytic potential during inflammation or viral infection. The mTORC1 inhibitor rapamycin inhibited NK cell cytotoxicity both in mice and humans; this probably contributes to the immunosuppressive activity of this drug in different clinical settings.

Blocking TGF-β signaling in natural killer cells enhances their metabolism and ability to kill tumor cells.

Abstract Natural Killer (NK) cell subsets differ to ensure complementary and crucial roles in tumor immunosurveillance. Their biology is critically regulated by cytokines. Here, we show that IL-33 synergizes with IL-12 to strongly activate a subset of CD56 dim NK cells acquiring ST2 expression. Transcriptomic and biological analysis of human ST2 + CD56 dim NK cells revealed a distinct intermediate differentiation state between canonical CD56 bright and CD56 dim NK cells, combining high proliferative properties, cytokines/chemokines production, and cytotoxicity. NK cells expressing ST2 protein or exhibiting a ST2-linked transcriptional signature were identified in human and mouse tumors. Accordingly, IL-12 unleashes human breast tumor ST2 + NK cell potential to produce IFN-γ in response to IL-33 and IL-33/IL-12 co-injection resulted in a NK-dependent IFN-γ secretion and anti-tumor effects in murine mammary tumors. An IL33 hi -NK hi score in solid tumors correlated with increased progression-free patient survival. Our findings thus identify polyfunctional ST2 + NK cells which effector functions can be harnessed by IL-33 to boost anti-tumor immunity. One sentence summary The IL-33/IL-33R(ST2)/NK cell axis is a key determinant of cancer immunity and immunotherapy.

Abstract A significant proportion of individuals infected by HBV develops chronic infection. Antiviral effectors such as Natural Killer (NK) cells have impaired functions in these patients, but the molecular mechanism responsible for this dysfunction remains poorly characterized. Here, we show that peripheral NK cells from chronic hepatitis B (CHB) patients have a defective capacity to produce IFN-γ, MIP1-β and TNF-α but retain an intact killing capacity. This functional phenotype was associated with a decrease in the expression of NKp30 and CD16, combined with defects in IL-15 stimulation of the mTOR pathway. Transcriptome analysis of NK cells in CHB patients further revealed a strong enrichment for transcripts typically expressed in exhausted T cells suggesting that NK cell dysfunction and T cell exhaustion rely on common molecular mechanisms. In particular, the transcription factor thymocyte selection-associated HMG box protein (TOX) and several of its targets, including immune checkpoints, were over-expressed in NK cells of CHB patients. This T cell exhaustion signature was predicted to be dependent on the calcium (Ca 2+ )-associated transcription factor NFAT. In line with this, when stimulating the Ca 2+ -dependent pathway in isolation, we recapitulated the dysfunctional phenotype. Thus, deregulated Ca 2+ signalling could be a central event in both T cell exhaustion and NK cell dysfunction that occur during chronic infections.

MicroRNAs (miRNAs) are a class of ~22nt non-coding RNAs that potentially regulate over 60% of human protein-coding genes. MiRNA activity is highly specific, differing between cell types, developmental stages and environmental conditions, so the identification of active miRNAs in a given sample is of great interest. Here we present a novel computational approach for analyzing both mRNA sequence and gene expression data, called MixMir. Our method corrects for 3' UTR background sequence similarity between transcripts, which is known to correlate with mRNA transcript abundance. We demonstrate that after accounting for kmer sequence similarities in 3' UTRs, a statistical linear model based on motif presence/absence can effectively discover active miRNAs in a sample. MixMir utilizes fast software implementations for solving mixed linear models which are widely-used in genome-wide association studies (GWAS). Essentially we use 3' UTR sequence similarity in place of population cryptic relatedness in the GWAS problem. Compared to similar methods such as miREDUCE, Sylamer and cWords, we found that MixMir performed better at discovering true miRNA motifs in Dicer knockout CD4+ T-cells, as well as protein and mRNA expression data obtained from miRNA transfection experiments in human cell lines. MixMir can be freely downloaded from https://github.com/ldiao/MixMir.