IFN-lambda 3 directly induces antiviral responses in human B and T cells leading to inhibition of HIV-1 infection of CD4+ T cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type III interferons (IFN-lambdas(λ)) are the most recently discovered interferon cytokine family that inhibit viruses by signaling through a unique IFN-λR1/IL-10RB heterodimeric receptor. Until now, IFN-λs were thought to primarily act on anatomical barrier epithelial cells, neutrophils and a subset of dendritic cells, although the majority of studies have been performed in mice. Here, we examine regulation of IFN-λR1 expression and downstream effects of IFN-λ3 stimulation of primary human blood immune cells and compare them to lung or liver epithelial cells. IFN-λ3 directly bound and upregulated IFN-stimulated gene (ISG) expression in freshly purified human B cells and CD8+ T cells, but not monocytes, neutrophils, natural killer cells and CD4+ T cells. Despite similar IFNLR1 transcript levels in B cells and lung epithelial cells, lung epithelial cells bound more IFN-λ3, which resulted in a 50-fold greater ISG induction when compared to B cells. The reduced response of B cells could be explained by the higher expression of the soluble splice variant of IFN-λR1, which inhibited ISG induction when added with IFN-λ3 to peripheral blood mononuclear cells. Human CD4+ T cells gained responsiveness to IFN-λ3 upon T-cell receptor stimulation since activation signals potently, and specifically upregulated membrane-bound IFN-λR1 expression. Importantly, IFN-λ3 treatment of activated CD4+ T cells caused a significant decrease in human immunodeficiency virus-1 (HIV-1) infection. Collectively, our data demonstrate that IFN-λ3 directly interacts with the human adaptive immune system, and thus can promote antiviral immunity at mucosal and peripheral sites, unlike what has been previously shown in published mouse models.
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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 ».