The complex of MCMV proteins and MHC class I evades NK cell control and drives the evolution of virus-specific activating Ly49 receptors
Notice bibliographique
Résumé
CMVs efficiently target MHC I molecules to avoid recognition by cytotoxic T cells. However, the lack of MHC I on the cell surface renders the infected cell susceptible to NK cell killing upon missing self recognition. To counter this, mouse CMV (MCMV) rescues some MHC I molecules to engage inhibitory Ly49 receptors. Here we identify a new viral protein, MATp1, that is essential for MHC I surface rescue. Rescued altered-self MHC I molecules show increased affinity to inhibitory Ly49 receptors, resulting in inhibition of NK cells despite substantially reduced MHC I surface levels. This enables the virus to evade recognition by licensed NK cells. During evolution, this novel viral immune evasion mechanism could have prompted the development of activating NK cell receptors that are specific for MATp1-modified altered-self MHC I molecules. Our study solves a long-standing conundrum of how MCMV avoids recognition by NK cells, unravels a fundamental new viral immune evasion mechanism, and demonstrates how this forced the evolution of virus-specific activating MHC I-restricted Ly49 receptors.
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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 ».