Emergence of a senescent and inflammatory pulmonary CD4 <sup>+</sup> T cell population prior to lung allograft failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung transplantation is a life-saving therapy for end-stage pulmonary disease, but its long-term outlook is poor due to a high incidence of chronic lung allograft dysfunction (CLAD). CLAD results from alloimmune-mediated progressive fibrosis and culminates in death or the need for re-transplantation after a median of 6 years. Existing immunosuppression fails to prevent CLAD, suggesting the existence of alloimmune pathways resistant to these drugs. Here, we used mass cytometry to identify cell populations enriched in the bronchoalveolar lavage (BAL) of patients with subsequent allograft dysfunction. We show that CD4 + CD57 + PD1 + T cells emerge in stable lung transplant recipients in the first year post-transplant, conferring heightened risks for CLAD and death or re-transplantation. CD4 + CD57 + PD1 + T cells display features of senescence and secrete inflammatory cytokines. Cellular indexing by transcriptomes and epitopes (CITE-Seq) on BAL CD4 + T cells revealed the existence of 2 oligoclonal CD57 + subsets with putative cytotoxic and follicular helper functions. Finally, we observed that CD4 + CD57 + PD1 + T cells are associated with lung allograft fibrosis in a mouse model and in human explanted CLAD lungs, where they localize near airway epithelium and B cells. Together, our findings reveal the existence of an inflammatory T cell population that predicts future lung allograft dysfunction and may represent a rational therapeutic target in lung transplant recipients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».