Obesity Reduces mTORC1 Activity in Mucosal-Associated Invariant T Cells, Driving Defective Metabolic and Functional Responses
Notice bibliographique
Résumé
Obesity underpins the development of numerous chronic diseases, such as type II diabetes mellitus. It is well established that obesity negatively alters immune cell frequencies and functions. Mucosal-associated invariant T (MAIT) cells are a population of innate T cells, which we have previously reported are dysregulated in obesity, with altered circulating and adipose tissue frequencies and a reduction in their IFN-γ production, which is a critical effector function of MAIT cells in host defense. Hence, there is increased urgency to characterize the key molecular mechanisms that drive MAIT cell effector functions and to identify those which are impaired in the obesity setting. In this study, we found that MAIT cells significantly upregulate their rates of glycolysis upon activation in an mTORC1-dependent manner, and this is essential for MAIT cell IFN-γ production. Furthermore, we show that mTORC1 activation is dependent on amino acid transport via SLC7A5. In obese patients, using RNA sequencing, Seahorse analysis, and a series of in vitro experiments, we demonstrate that MAIT cells isolated from obese adults display defective glycolytic metabolism, mTORC1 signaling, and SLC7A5 aa transport. Collectively, our data detail the intrinsic metabolic pathways controlling MAIT cell cytokine production and highlight mTORC1 as an important metabolic regulator that is impaired in obesity, leading to altered MAIT cell responses.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».