The human Stat1 gain-of-function T385M mutation causes expansion of activated T-follicular helper/T-helper 1-like CD4 T cells and sex-biased autoimmunity in specific pathogen-free mice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Humans with gain-of-function (GOF) mutations in STAT1 (Signal Transducer and Activator of Transcription 1), a potent immune regulator, experience frequent infections. About one-third, especially those with DNA-binding domain (DBD) mutations such as T385M, also develop autoimmunity, sometimes accompanied by increases in T-helper 1 (Th1) and T-follicular helper (Tfh) CD4 effector T cells, resembling those that differentiate following infection-induced STAT1 signaling. However, environmental and molecular mechanisms contributing to autoimmunity in STAT1 GOF patients are not defined. Methods: We generated Stat1T385M/+ mutant mice to model the immune impacts of STAT1 DBD GOF under specific-pathogen free (SPF) conditions. Results: Stat1T385M/+ lymphocytes had more total Stat1 at baseline and also higher amounts of IFNg-induced pStat1. Young mutants exhibited expansion of Tfh-like cells, while older mutants developed autoimmunity accompanied by increased Tfh-like cells, B cell activation and germinal center (GC) formation. Mutant females exhibited these immune changes sooner and more robustly than males, identifying significant sex effects of Stat1T385M-induced immune dysregulation. Single cell RNA-Seq (scRNA-Seq) analysis revealed that Stat1T385M activated transcription of GC-associated programs in both B and T cells. However, it had the strongest transcriptional impact on T cells, promoting aberrant CD4 T cell activation and imparting both Tfh-like and Th1-like effector programs. Discussion: Collectively, these data demonstrate that in the absence of overt infection, Stat1T385M disrupted naïve CD4 T cell homeostasis and promoted expansion and differentiation of abnormal Tfh/Th1-like helper and GC-like B cells, eventually leading to sex-biased autoimmunity, suggesting a model for STAT1 GOF-induced immune dysregulation and autoimmune sequelae in humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».