Lack of Heterologous Cross-reactivity toward HLA-A*02:01 Restricted Viral Epitopes Is Underpinned by Distinct αβT Cell Receptor Signatures
Notice bibliographique
Résumé
αβT cell receptor (TCR) genetic diversity is outnumbered by the quantity of pathogenic epitopes to be recognized. To provide efficient protective anti-viral immunity, a single TCR ideally needs to cross-react with a multitude of pathogenic epitopes. However, the frequency, extent, and mechanisms of TCR cross-reactivity remain unclear, with conflicting results on anti-viral T cell cross-reactivity observed in humans. Namely, both the presence and lack of T cell cross-reactivity have been reported with HLA-A*02:01-restricted epitopes from the Epstein-Barr and influenza viruses (BMLF-1 and M158, respectively) or with the hepatitis C and influenza viruses (NS31073 and NA231, respectively). Given the high sequence similarity of these paired viral epitopes (56 and 88%, respectively), the ubiquitous nature of the three viruses, and the high frequency of the HLA-A*02:01 allele, we selected these epitopes to establish the extent of T cell cross-reactivity. We combined ex vivo and in vitro functional assays, single-cell αβTCR repertoire sequencing, and structural analysis of these four epitopes in complex with HLA-A*02:01 to determine whether they could lead to heterologous T cell cross-reactivity. Our data show that sequence similarity does not translate to structural mimicry of the paired epitopes in complexes with HLA-A*02:01, resulting in induction of distinct αβTCR repertoires. The differences in epitope architecture might be an obstacle for TCR recognition, explaining the lack of T cell cross-reactivity observed. In conclusion, sequence similarity does not necessarily result in structural mimicry, and despite the need for cross-reactivity, antigen-specific TCR repertoires can remain highly specific.
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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) | 0,001 | 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 ».