Abstract IA22: Regulation of metabolic plasticity in effector T cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T lymphocytes are central effectors of the adaptive immune response, and their proper function is critical for long-lasting immunity to foreign pathogens and tumor immunosurveillance. One of the fundamental programs triggered by T cell activation is the reprogramming of cellular metabolism, which is essential to support the bioenergetic and biosynthetic demands of effector T (Teff) cell function. While often considered a “housekeeping” function, cellular metabolism has recently been linked to proper Teff cell differentiation and effector function in vivo, raising the idea that nutrient availability can be immunomodulatory. However, how nutrient availability shapes T cell metabolism and function remains poorly understood. Here we present evidence suggesting that effector T cells possess “metabolic plasticity” and are capable of altering their metabolic programs in response to nutrient availability. We show that T cells possess a glucose-sensitive metabolic checkpoint controlled by the energy sensor AMP-activated protein kinase (AMPK) that regulates cellular bioenergetics and T cell viability. Effector T cells lacking AMPKα1 display reduced mitochondrial bioenergetics and cellular ATP in response to glucose limitation in vitro or pathogenic challenge in vivo. Finally, we find that AMPKα1 is essential for robust CD4+ and CD8+ T cell responses to viral and bacterial infections in vivo. Our data highlight AMPK-dependent regulation of metabolic homeostasis as a key regulator of T cell-mediated adaptive immunity. These results and the use AMPK agonists to regulate T cell function will be discussed. Citation Format: Russell Graham Jones. Regulation of metabolic plasticity in effector T cells. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Tumor Immunology and Immunotherapy: A New Chapter; December 1-4, 2014; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2015;3(10 Suppl):Abstract nr IA22.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».