Staphylococcal alpha-toxin tilts the balance between malignant and non-malignant CD4 <sup>+</sup> T cells in cutaneous T-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus is implicated in disease progression in cutaneous T-cell lymphoma (CTCL). Here, we demonstrate that malignant T cell lines derived from CTCL patients as well as primary malignant CD4+ T cells from Sézary syndrome patients are considerably more resistant to alpha-toxin-induced cell death than their non-malignant counterparts. Thus, in a subset of Sézary syndrome patients the ratio between malignant and non-malignant CD4+ T cells increases significantly following exposure to alpha-toxin. Whereas toxin-induced cell death is ADAM10 dependent in healthy CD4+ T cells, resistance to alpha-toxin in malignant T cells involves both downregulation of ADAM10 as well as other resistance mechanisms. In conclusion, we provide first evidence that Staphylococcus aureus derived alpha-toxin can tilt the balance between malignant and non-malignant CD4+ T cells in CTCL patients. Consequently, alpha-toxin may promote disease progression through positive selection of malignant CD4+ T cells, identifying alpha-toxin as a putative drug target in CTCL.
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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) | 0,001 | 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 ».