A Subset of Human Autoreactive CD1c-Restricted T Cells Preferentially Expresses TRBV4-1+ TCRs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In humans, a substantial portion of T cells recognize lipids presented by the monomorphic CD1 proteins. Recent studies have revealed the molecular basis of mycobacterial lipid recognition by CD1c-restricted T cells. Subsets of CD1c-restricted T cells recognize self-lipids in addition to foreign lipids, which may have implications in human diseases involving autoimmunity and malignancy. However, the molecular identity of these self-reactive T cells remains largely elusive. In this study, using a novel CD1c+ artificial APC (aAPC)-based system, we isolated human CD1c-restricted autoreactive T cells and characterized them at the molecular level. By using the human cell line K562, which is deficient in MHC class I/II and CD1 expression, we generated an aAPC expressing CD1c as the sole Ag-presenting molecule. When stimulated with this CD1c+ aAPC presenting endogenous lipids, a subpopulation of primary CD4+ T cells from multiple donors was consistently activated, as measured by CD154 upregulation and cytokine production in a CD1c-specific manner. These activated CD4+ T cells preferentially expressed TRBV4-1+ TCRs. Clonotypic analyses of the reconstituted TRBV4-1+ TCR genes confirmed CD1c-restricted autoreactivity of this repertoire, and the strength of CD1c reactivity was influenced by the diversity of CDR3β sequences. Finally, alanine scanning of CDR1 and CDR2 sequences of TRBV4-1 revealed two unique residues, Arg30 and Tyr51, as critical in conferring CD1c-restricted autoreactivity, thus elucidating the molecular basis of the observed V gene bias. These data provide new insights into the molecular identity of human autoreactive CD1c-restricted T cells.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».