Structure-guided design of an invariant natural killer T cell agonist for optimum protection from type 1 diabetes in non-obese diabetic mice
Notice bibliographique
Résumé
Because invariant natural killer T (iNK T) cells link innate and adaptive immunity, the structure-dependent design of iNK T cell agonists may have therapeutic value as vaccines for many indications, including autoimmune disease. Previously, we showed that treatment of non-obese diabetic (NOD) mice with the iNK T cell activating prototypic glycolipid α-galactosylceramide (α-GalCer) protects them from type 1 diabetes (T1D). However, α-GalCer is a strong agonist that can hyperactivate iNK T cells, elicit several side effects and has shown only limited success in clinical trials. Here, we used a structure-guided design approach to identify an iNK T cell agonist that optimally protects from T1D with minimal side effects. Analyses of the kinetics and function of a panel of synthetic α-GalCer fatty acyl chain derivatives (C8:0-C16:0) were performed in NOD mice. C16:0 elicited the highest protection from insulitis and T1D, which was associated with a higher frequency and survival of iNK T cells and enhanced activity of tolerogenic dendritic cells (DCs) in draining pancreatic lymph nodes (PLN), inability to transactivate NK cells and a more rapid kinetics of induction and recovery of iNK T cells from anergy. We conclude that the length and structure of the acyl chain of α-GalCer regulates the level of protection against T1D in mice, and propose that the extent of this protection depends on the relative capacity of the acyl chain to accommodate an endogenous spacer lipid of appropriate length and structure. Thus, our findings with the α-GalCer C16:0 derivative suggest strongly that it be considered as a lead glycolipid candidate in clinical trials of T1D.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».