Human peripheral invariant natural killer T are adaptive lymphocytes, whose TCR CDR3β regulates their antigen specificity and reactivity to avoid harmful autoimmune responses (BA8P.124)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human invariant natural killer T (iNKT) cells carry a sole variable element, complementarity determining region 3β (CDR3β) in their T cell receptors (TCRs). It has been widely accepted that iNKT cells recognize foreign and self-ligands via CD1d in a pattern recognition-like innate-type manner. Here, we have created a thymically unselected human iNKT Vβ11 TCR repertoire and isolated a series of iNKT TCRs with ultra-high to low autoreactivity. We have found three distinctive CDR3β sequence motifs that dictate high iNKT TCR autoreactivity. In vitro and in vivo studies demonstrated that highly autoreactive iNKT cells carry innate-type TCRs, recognize CD1d molecules in a ligand-independent manner and evoke severe systemic autoimmune responses within a few hours upon adoptive transfer. In contrast, iNKT cells with intermediate to low autoreactivity express adaptive-type TCRs, which selectively recognize self-ligands and induce tissue-specific moderate autoimmune responses in vivo. High throughput CDR3β sequencing revealed that the frequency of highly autoreactive human iNKT cells positive for all 3 motifs was significantly reduced among iNKT cells in the periphery compared to the thymus. We conclude that intermediately and lowly autoreactive iNKT cells which prevail in the human periphery are adaptive lymphocytes and that the sole adaptive CDR3β sequences regulate the antigen specificity and reactivity of iNKT cells to avoid harmful autoimmune responses.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».