The Energy Sensor AMPKα1 Is Critical in Rapamycin-Inhibition of mTORC1-S6K-Induced T-cell Memory
Notice bibliographique
Résumé
Energy sensors mTORC1 and AMPKα1 regulate T-cell metabolism and differentiation, while rapamycin (Rapa)-inhibition of mTORC1 (RIM) promotes T-cell memory. However, the underlying pathway and the role of AMPKα1 in Rapa-induced T-cell memory remain elusive. Using genetic and pharmaceutical tools, we demonstrate that Rapa promotes T-cell memory in mice in vivo post Listeria monocytogenesis rLmOVA infection and in vitro transition of effector T (TE) to memory T (TM) cells. IL-2- and IL-2+Rapa-stimulated T [IL-2/T and IL-2(Rapa+)/T] cells, when transferred into mice, differentiate into short-term IL-7R−CD62L−KLRG1+ TE and long-lived IL-7R+CD62L+KLRG1− TM cells, respectively. To assess the underlying pathways, we performed Western blotting, confocal microscopy and Seahorse-assay analyses using IL-2/T and IL-2(Rapa+)/T-cells. We determined that IL-2(Rapa+)/T-cells activate transcription FOXO1, TCF1 and Eomes and metabolic pAMPKα1(T172), pULK1(S555) and ATG7 molecules and promote mitochondrial biogenesis and fatty-acid oxidation (FAO). We found that rapamycin-treated AMPKα-deficient AMPKα1-KO IL-2(Rapa+)/TM cells up-regulate transcription factor HIF-1α and induce a metabolic switch from FAO to glycolysis. Interestingly, despite the rapamycin treatment, AMPKα-deficient TM cells lost their cell survival capacity. Taken together, our data indicate that rapamycin promotes T-cell memory via transcriptional FOXO1-TCF1-Eomes programs and AMPKα1-ULK1-ATG7 metabolic axis, and that AMPKα1 plays a critical role in RIM-induced T-cell memory.
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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) | 0,003 | 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 ».