γδ intraepithelial lymphocytes facilitate pathological epithelial cell shedding via CD103-mediated granzyme release
Notice bibliographique
Résumé
Summary Excessive shedding of enterocytes into the intestinal lumen is observed in inflammatory bowel disease and is correlated with disease relapse. However, the mechanisms underlying this phenomenon remain unclear. Intraepithelial lymphocytes (IEL) expressing the γδ T-cell receptor (TCR) provide surveillance of the intestinal mucosa at steady-state, which is regulated, in part, by CD103. Intravital microscopy of lipopolysaccharide (LPS)-treated mice revealed that γδ IELs make extended contact with shedding enterocytes. These prolonged interactions require CD103 engagement by E-cadherin, as CD103 blockade significantly reduces LPS-induced shedding. Furthermore, we find that granzymes A and B, but not perforin, are required for cell shedding, and that these granzymes are released by γδ IELs both constitutively and following CD103/E-cadherin ligation. These findings indicate that extracellular granzyme facilitates shedding, likely through cleavage of extracellular matrix proteins. Our results uncover a previously unrecognized role for γδ IELs in facilitating pathological cell shedding in a CD103- and granzyme-dependent manner.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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; 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 ».