Pro-survival IL-7-stimulated weak strength of mTORC1-S6K signaling controls T cell memory via transcriptional FOXO1 and metabolic AMPK pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Distinct strengths of stimuli (DSS) is a well-known model for T cell memory. Two common γ-chain (γc)-family cytokines IL-2 and IL-7, which trigger the same mTORC1-S6K pathway, distinctly induce effector T (Te) cells and memory T (Tm) cell differentiation. However, their underlying mechanisms are elusive. In this study, we want to elucidate molecular mechanism for IL-7-induced Tm (IL-7/Tm) cells by performing in vitro and in vivo experiments using genetic and pharmacological tools. We show that IL-2 and IL-7 stimulate strong and weak S6K signals leading to IL-7R−CD62L−KLRG1+ Te and IL-7R+CD62L+KLRG1− Tm cell formation in our study model of adoptive transfer of T cells derived from wild-type and IL-7R knockout (KO)/OTI mice and L. monocytogenes rLmOVA infection. We further show that IL-7/Tm cells upregulate transcriptional factors (FOXO1, Id3 and TCF1) for regulating Tm’s differentiation and promote expression of autophagy/metabolic molecules (AMPK, ULK1 and ATG7) for controlling Tm’s fatty acid oxidation (FAO) metabolism by flow cytometry, Western blotting, confocal and electron microscopy and Seahorse assay analyses, and vice versa for IL-2-induced Te (IL-2/Te) cells. IL-7/Tm cells derived from AMPK KO/OTI mice abolish expression of ULK1 and ATG7, FAO metabolism and long-term survival, while IL-2/Te cells with S6K deficiency show Tm’s differentiation, metabolic/transcriptional pathways and prolonged survival. Taken together, our data demonstrate that pro-survival IL-7-stimulated weak S6K signaling controls T cell memory via transcriptional FOXO1 and metabolic AMPK pathways. The novel finding provides a new potential mechanism for DSS model in T cell memory and has a great impact on vaccine development and immunotherapy.
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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 | 0,000 |
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 ».