Antibiotic-mediated gut dysbiosis alters innate-like T cell frequency and phenotype in tumor-bearing mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Innate-like T cells bind to non-peptide antigens in a TCR-dependent manner and are not MHC-restricted. This subpopulation of T cells consists of mucosal associated invariant T cells (MAIT), natural killer T cells (NKT), and gamma delta (γδ) T cells. Innate-like T cells can recognize microbially-derived antigens and interact with gut commensals to help maintain intestinal homeostasis. Additionally, they are implicated in tumour immunity as producers of cytokines and cytotoxic molecules. Thus, innate-like T cells may serve as an intermediary between the gut microbiota and tumor development. Using syngeneic mouse tumour models and flow cytometric analysis, we aim to evaluate the relationships between gut microbiota modulation, tumour growth, checkpoint inhibitor response, and innate-like T cell phenotype. Gut dysbiosis was induced using broad spectrum oral antibiotics two weeks prior to subcutaneous injection of MC38 colon adenocarcinoma cells. Mice with palpable tumours were treated twice with anti-PD-L1 during the experiment. Compared to vehicle control, tumor size reduction in response to anti-PD-L1 was not significantly altered with antibiotic treatment. The following observations were noted in antibiotic-treated mice. The frequency of γδ T cells was decreased in the tumour, blood, and spleen. MAIT, NKT, and γδ T cells in the spleen had lower expression of tissue localization-associated markers, CD103 and CXCR6. MAIT cell activation state, characterized by CD25 and CD69 expression, was also elevated in the spleen. These findings suggest that changes to the immune landscape of tumor-bearing mice due to antibiotic-driven dysbiosis is characterized by alterations in innate-like T cell abundance and phenotype.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 ».