Strategy of lipid recognition by invariant natural killer T cells: ‘one for all and all for one’
Notice bibliographique
Résumé
Invariant natural killer T (iNKT) cells are evolutionarily conserved lipid-reactive T cells that bridge innate and adaptive immune responses. Despite a relatively restricted T-cell receptor (TCR) diversity, these cells respond to a variety of structurally distinct foreign (i.e. microbial or synthetic) as well as host-derived (self-) lipid antigens presented by the CD1d molecule. These multi-tasking lymphocytes are among the first responders in immunity, and produce an impressive array of cytokines and chemokines that can tailor the ensuing immune response. Accordingly, iNKT cells play important functions in autoimmune diseases, cancer, infection and inflammation. These properties make iNKT cells appealing targets in immune-based therapies. Yet, much has to be learned on the mechanisms that allow iNKT cells to produce polarized responses. Responses of iNKT cells are influenced by the direct signals perceived by the cells through their TCRs, as well as by indirect co-stimulatory (and potentially co-inhibitory) cues that they receive from antigen-presenting cells or the local milieu. A decade ago, biochemists and immunologists have started to describe synthetic lipid agonists with cytokine skewing potential, paving a new research avenue in the iNKT cell field. Yet how iNKT cells translate various antigenic signals into distinct functional responses has remained obscure. Recent findings have revealed a unique and innate mode of lipid recognition by iNKT cells, and suggest that both the lipid antigen presented and the diversity of the TCR modulate the strength of CD1d-iNKT TCR interactions. In this review, we focus on novel discoveries on lipid recognition by iNKT cells, and how these findings may help us to design effective strategies to steer iNKT cell responses for immune intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».