Deep TCR repertoire sequencing reveals relative change in peanut specific clonotype in subjects undergoing rush oral immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Oral immunotherapy is an emerging therapy currently under investigation for the treatment of food allergy [ 1 ]. Underlying mechanisms are thought to involve a switch in the food specific T cell response from Th2 to either Th1, Tr1 and/or Treg. It is unknown whether this change in response results from re-education of existing pathological food-specific T cells or from their replacement by new healthy T cells (change of guard hypothesis). The objective was to evaluate the clonal distribution of peanut specific T cell in subjects with peanut allergy and follow changes in clonotype with treatment using a high-throughput T cell receptor (TCR) sequencing platform. Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from three subjects undergoing rush oral immunotherapy in a previous trial [ 2 ] and three control subjects on avoidance diet were cultured with peanut extract at baseline and at 9 and 18 months. Carboxyfluorescein succinimidyl ester (CFSE)-low peanut proliferating T cells were then isolated by fluorescence-activated cell sorting (FACS) and TCR analysis was performed. The CFSE-low proliferating fraction was found to be comprised of between 2000 and 12,000 different T cell clones. However, only between 15 and 25% of proliferating T cells (from 100-400 different clones) were consistently found at all three time points and probably represented true peanut-specific T cells. While the relative frequency of these peanut-specific clones was stable over time in subjects on avoidance diet (R=0.633 to 0.760), it was found to change in subjects undergoing oral immunotherapy (R= 0.123 to 0.350), following two characteristic patterns. Using a deep TCR sequencing platform, we found that only a fraction of CFSE-low peanut proliferating T cells were consistent in time and likely to represent true peanut specific T cells. Oral immunotherapy was associated with changes in relative frequency of clones within this fraction, which would support the change of guard hypothesis.
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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) | 0,001 | 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 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 ».