Strong adhesion by regulatory T cells induces dendritic cell cytoskeletal polarization and contact-dependent lethargy
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells are targeted by regulatory T (T reg) cells, in a manner that operates as an indirect mode of T cell suppression. In this study, using a combination of single-cell force spectroscopy and structured illumination microscopy, we analyze individual T reg cell-DC interaction events and show that T reg cells exhibit strong intrinsic adhesiveness to DCs. This increased DC adhesion reduces the ability of contacted DCs to engage other antigen-specific cells. We show that this unusually strong LFA-1-dependent adhesiveness of T reg cells is caused in part by their low calpain activities, which normally release integrin-cytoskeleton linkage, and thereby reduce adhesion. Super resolution imaging reveals that such T reg cell adhesion causes sequestration of Fascin-1, an actin-bundling protein essential for immunological synapse formation, and skews Fascin-1-dependent actin polarization in DCs toward the T reg cell adhesion zone. Although it is reversible upon T reg cell disengagement, this sequestration of essential cytoskeletal components causes a lethargic state of DCs, leading to reduced T cell priming. Our results reveal a dynamic cytoskeletal component underlying T reg cell-mediated DC suppression in a contact-dependent manner.
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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 ».