Tissue‐resident mucosal‐associated invariant T (MAIT) cells in the human kidney represent a functionally distinct subset
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mucosal‐associated invariant T (MAIT) cells are innate‐like T‐cells that recognize bacterial riboflavin metabolites. They are present in human blood but are abundant at barrier sites, including the liver, lungs, and kidneys, where they possess a CD69 + /CD103 +/− tissue‐resident phenotype. In renal tissue, MAIT cells likely defend against the ascending uropathogens responsible for urinary tract infections (UTIs), which are common, especially among renal transplant recipients (RTRs). Nevertheless, the functional role for MAIT cells in renal tissue and the influence of renal transplantation on MAIT cells remains unclear. Using multiparameter flow cytometry and the MR1‐tetramer, we characterized MAIT cell phenotype and function in healthy renal tissue (n = 6), renal transplants explanted after allograft failure (n = 14) and in blood from healthy controls (n = 20) and RTRs before and 1‐year after transplantation (n = 21). MAIT cells in renal tissue constitute a distinct CD69 + CD103 +/− population that displays typical phenotypic features of tissue‐resident T‐cells and is skewed toward IL‐2, GM‐CSF, and IL‐17A production upon stimulation. The circulating MAIT cell population was not decreased in number in RTRs pre‐ or post‐transplantation. Tissue‐resident MAIT cells in the kidney represent a functionally distinct population. This shows how MAIT cells in the kidney may be involved in the protection against microorganisms.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».