FMNL1 promotes T cell extravasation and trafficking to sites of inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To execute their effector function, activated T cells traffic through the blood stream to sites of inflammation. To enter tissues, T cells extravasate through the vascular endothelial cell wall by a process known as transendothelial migration (TEM). While many of the adhesion molecules and chemokine signaling pathways required for TEM have been previously characterized, little is known about how downstream cytoskeletal effectors mediate the mechanical forces and shape changes needed for T cell TEM. Formin-like 1 (FMNL1) is a terminal cytoskeletal effector directly involved in actin network remodeling. It has been associated with the formation of membrane protrusions that likely function in migration and cell-cell interactions, and is highly expressed by activated T cells. The goal of our study was to examine the role of FMNL1 in activated T cell extravasation and trafficking to sites of inflammation. While activated FMNL1 deficient T cells had normal migration in response to chemokine across 5μm pore transwell membranes, they displayed an impaired ability to migrate through more restrictive 3μm pores. In vitro time-lapse microscopy data suggest that FMNL1 deficient T cells have a reduced ability to complete TEM across brain endothelium. FMNL1 deficient T cells were also impaired in their ability to traffic to the inflamed central nervous system in vivo. Finally, adoptively transferred autoreactive FMNL1 deficient T cells were impaired in their ability to induce Experimental Autoimmune Encephalitis. Together these data suggest that FMNL1 is required for the efficient migration of activated T cells though restrictive endothelial barriers and may be a promising therapeutic target for regulating T cell trafficking in autoimmunity.
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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) | 0,001 | 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 ».