Commensal bacteria promote type I interferon signaling to maintain immune tolerance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Type I interferons (IFN) exert a broad range of biological effects important in coordinating immune responses. Host and microbial factors regulate IFN production, triggering a signaling cascade that has classically been studied in the context of pathogen clearance. In particular, commensal bacteria have been shown to induce IFN to protect against viral infections. Yet, whether immunomodulatory bacteria operate through IFN pathways to support immune tolerance remains elusive. Here, we demonstrate microbiota-dependent IFN signaling is required for priming tolerogenic T regulatory cells (Tregs) by intestinal dendritic cells (DCs). DCs deficient in IFN signaling through deletion of IFNAR-1 display dysregulated cytokine production in response to the commensal bacteria Bacteroides fragilis , resulting in blunted downstream Treg responses. Single cell RNA sequencing of gut tissues demonstrated that colonization with B. fragilis promotes a distinct type I IFN gene signature in Tregs during homeostasis and intestinal inflammation. Moreover, B. fragilis- mediated protection during experimental colitis was abrogated in IFNAR1-deficient mice. Altogether, our findings demonstrate an important role of microbiota-mediated immune tolerance via tonic type I IFN signaling.
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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) | 0,003 | 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 ».