M. tuberculosis Reprograms Hematopoietic Stem Cells to Limit Myelopoiesis and Impair Trained Immunity
Notice bibliographique
Résumé
A greater understanding of hematopoietic stem cell (HSC) regulation is required for dissecting protective versus detrimental immunity to pathogens that cause chronic infections such as Mycobacterium tuberculosis (Mtb). We have shown that systemic administration of Bacille Calmette-Guérin (BCG) or β-glucan reprograms HSCs in the bone marrow (BM) via a type II interferon (IFN-II) or interleukin-1 (IL1) response, respectively, which confers protective trained immunity against Mtb. Here, we demonstrate that, unlike BCG or β-glucan, Mtb reprograms HSCs via an IFN-I response that suppresses myelopoiesis and impairs development of protective trained immunity to Mtb. Mechanistically, IFN-I signaling dysregulates iron metabolism, depolarizes mitochondrial membrane potential, and induces cell death specifically in myeloid progenitors. Additionally, activation of the IFN-I/iron axis in HSCs impairs trained immunity to Mtb infection. These results identify an unanticipated immune evasion strategy of Mtb in the BM that controls the magnitude and intrinsic anti-microbial capacity of innate immunity to infection.
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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 ».