The role of mTOR, TRAF1, and local antigen in 4-1BB-dependent establishment of Trm in the lung
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tumour necrosis factor receptor (TNFR) superfamily receptor 4-1BB is important in the establishment of a tissue-resident memory (Trm) population in the lung tissue following influenza infection. Moreover, supraphysiological boosting of 4-1BB during the boost phase of a prime-boost immunization regimen can greatly enhance the establishment of a long-lived Trm population that protects against lethal heterotypic challenge (Zhou et al. Mucosal Immunology 2017). However, little is known about how 4-1BB contributes to the establishment of the lung Trm population. Here, we investigated the mechanism by which 4-1BB induces lung Trm cells. Using competitive mixed bone marrow chimeras, we found that the effect of 4-1BB on lung resident influenza-specific T cells does not substantially change between day 9 and 45 post-infection, suggesting that the main effect of 4-1BB is to allow the persistence of CD8 T effector cells as they transition to Trm. The signaling adaptor TRAF1, downstream of 4-1BB was also shown to be important in enhancing the numbers of Teffectors and Trm in the lung. Using supraphysiological stimulation of 4-1BB in the boost phase of a prime boost immunization, we show 4-1BB-mediated Trm generation is dependent on local delivery of both antigen and costimulation and that this process is inhibited by rapamycin, suggesting a role for mTOR in this process. Also, using this prime-boost model we demonstrate that TRAF1 contributes to the effect of 4-1BB on Trm generation. Taken together, these data point to an important role for 4-1BB, TRAF1 and mTORC1 in allowing the lung effector T cells in the lung parenchyma to survive through the transition to tissue resident memory T cells. This work was funded by CIHR grant FDN-143250 to THW
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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) | 0,002 | 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.
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 ».