Inflammation durably imprints memory CD4+ T cells
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive immune responses are induced by vaccination and infection, yet little is known about how CD4+ T cell memory differs when primed in these two contexts. Notably, viral infection is generally associated with higher levels of systemic inflammation than is vaccination. To assess whether the inflammatory milieu at the time of CD4+ T cell priming has long-term effects on memory, we compared Spike-specific memory CD4+ T cells in 22 individuals around the time of the participants' third SARS-CoV-2 mRNA vaccination, with stratification by whether the participants' first exposure to Spike was via virus or mRNA vaccine. Multimodal single-cell profiling of Spike-specific CD4+ T cells revealed 755 differentially expressed genes that distinguished infection- and vaccine-primed memory CD4+ T cells. Spike-specific CD4+ T cells from infection-primed individuals had strong enrichment for cytotoxicity and interferon signaling genes, whereas Spike-specific CD4+ T cells from vaccine-primed individuals were enriched for proliferative pathways by gene set enrichment analysis. Moreover, Spike-specific memory CD4+ T cells established by infection had distinct epigenetic landscapes driven by enrichment of IRF-family transcription factors, relative to T cells established by mRNA vaccination. This transcriptional imprint was minimally altered following subsequent mRNA vaccination or breakthrough infection, reflecting the strong bias induced by the inflammatory environment during initial memory differentiation. Together, these data suggest that the inflammatory context during CD4+ T cell priming is durably imprinted in the memory state at transcriptional and epigenetic levels, which has implications for personalization of vaccination based on prior infection history.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».