Differential nanoscale organisation of LFA-1 modulates T-cell migration
Notice bibliographique
Résumé
Effector T-cells rely on integrins to drive adhesion and migration to facilitate their immune function. The heterodimeric transmembrane integrin LFA-1 (αLβ2 integrin) regulates adhesion and migration of effector T-cells through linkage of the extracellular matrix with the intracellular actin treadmill machinery. Here, we quantified the velocity and direction of F-actin flow in migrating T-cells alongside single-molecule localisation of transmembrane and intracellular LFA-1. Results showed that actin retrograde flow positively correlated and immobile actin negatively correlated with T-cell velocity. Plasma membrane-localised LFA-1 forms unique nano-clustering patterns in the leading edge, compared to the mid-focal zone, of migrating T-cells. Deleting the cytosolic phosphatase PTPN22, loss-of-function mutations of which have been linked to autoimmune disease, increased T-cell velocity, and leading-edge co-clustering of pY397 FAK, pY416 Src family kinases and LFA-1. These data suggest that differential nanoclustering patterns of LFA-1 in migrating T-cells may instruct intracellular signalling. Our data presents a paradigm where T-cells modulate the nanoscale organisation of adhesion and signalling molecules to fine tune their migration speed, with implications for the regulation of immune and inflammatory responses.This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.
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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 | 0,000 | 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 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 ».