Inability To Detect Cross-Reactive Memory T Cells Challenges the Frequency of Heterologous Immunity among Common Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Human memory T cells that cross-react with epitopes from unrelated viruses can potentially modulate immune responses to subsequent infections by a phenomenon termed heterologous immunity. However, it is unclear whether similarities in structure rather than sequence underpin heterologous T cell cross-reactivity. In this study, we aimed to explore the mechanism of heterologous immunity involving immunodominant epitopes derived from common viruses restricted to high-frequency HLA allotypes (HLA-A*02:01, -B*07:02, and -B*08:01). We examined EBV-specific memory T cells for their ability to cross-react with CMV or influenza A virus-derived epitopes. Following T cell immunoassays to determine phenotype and function, complemented with biophysical and structural investigations of peptide/HLA complexes, we did not detect cross-reactivity of EBV-specific memory T cells toward either CMV or influenza A virus epitopes presented by any of the selected HLA allomorphs. Thus, despite the ubiquitous nature of these human viruses and the dominant immune response directed toward the selected epitopes, heterologous virus-specific T cell cross-reactivity was not detected. This suggests that either heterologous immunity is not as common as previously reported, or that it requires a very specific biological context to develop and be clinically relevant.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».