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Enregistrement W4318275372 · doi:10.1101/2023.01.26.525815

<i>Streptococcus pneumoniae</i> drives specific and lasting Natural Killer cell memory

2023· preprint· en· W4318275372 sur OpenAlexaff
Tiphaine Camarasa, Júlia Torné, Christine Chevalier, Orhan Raşid, Mélanie Hamon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésInnate immune systemBiologyPerforinStreptococcus pneumoniaeImmunologyCytotoxic T cellInterleukin 21Immune systemInterleukin 12MicrobiologyCell biologyIn vitroT cellCD8Genetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NK cells are important mediators of innate immunity and play an essential role for host protection against infection, although their responses to bacteria are poorly understood. Recently NK cells were shown to display memory properties, as characterized by an epigenetic signature leading to a stronger secondary response. Although NK cell memory could be a promising mechanism to fight against infection, it has not been described upon bacterial infection. Here, we reveal that NK cells develop specific and long-term memory following sub-lethal infection with the extracellular pathogen Streptococcus pneumoniae . Memory NK cells display intrinsic sensing and response to bacteria in vitro , in a manner that is enhanced post-bacterial infection. In addition, their transfer into naïve mice confer protection from lethal infection for at least 12 weeks. Interestingly, NK cells display enhanced cytotoxic molecule production upon secondary stimulation and their protective role is dependent on Perforin and independent of IFNγ. Thus, our study identifies a new role for NK cells during bacterial infection, opening the possibility to harness innate immune memory for therapeutic purposes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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