Engagement of glycosylphosphatidylinositol-anchored proteins results in enhanced mouse and human invariant natural killer T cell responses
Notice bibliographique
Résumé
Invariant natural killer T (iNKT) cells are a small subset of lymphocytes that recognize glycolipid antigens in the context of CD1d and consequently produce large quantities of pro-inflammatory and/or anti-inflammatory cytokines. Several transmembrane glycoproteins have been implicated in the co-stimulation of iNKT cell responses. However, whether glycosylphosphatidylinositol (GPI)-anchored proteins can function in this capacity is not known. Here, we demonstrate that antibody-mediated cross-linking of the prototype mouse GPI-anchored protein Thy-1 (CD90) on the surface of a double-negative (CD4⁻CD8⁻) iNKT cell line leads to cytokine production at both the mRNA and protein levels. In addition, Thy-1 triggering enhanced cytokine secretion by iNKT cells that were concomitantly stimulated with α-galactosylceramide (αGC), consistent with a co-stimulatory role for Thy-1 in iNKT cell activation. This was also evident when a CD4+ mouse iNKT cell line or primary hepatic NKT cells were stimulated with αGC and/or anti-Thy-1 antibody. Cross-linking Ly-6A/E, another GPI-anchored protein, could also boost cytokine secretion by αGC-stimulated iNKT cells, suggesting that the observed effects reflect a general property of GPI-anchored proteins. To extend these results from mouse to human cells, we focused on CD55, a GPI-anchored protein that, unlike Thy-1, is expressed on human iNKT cells. Cross-linking CD55 augmented αGC-induced iNKT cell responses as judged by more vigorous proliferation and higher CD69 expression. Collectively, these findings demonstrate for the first time that GPI-anchored proteins are able to co-stimulate CD1d-restricted, glycolipid-reactive iNKT cells in both mice and humans.
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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) | 0,002 | 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 ».