Lung influenza virus-specific memory CD4 T cell location and optimal cytokine production are dependent on interactions with lung antigen-presenting cells
Notice bibliographique
Résumé
Influenza A virus (IAV) infection leads to the formation of mucosal memory CD4 T cells that can protect the host. An in-depth understanding of the signals that shape memory cell development is required for more effective vaccine design. We have examined the formation of memory CD4 T cells in the lung following IAV infection of mice, characterizing changes to the lung landscape and immune cell composition. IAV-specific CD4 T cells were found throughout the lung at both primary and memory time points. These cells were found near lung airways and in close contact with a range of immune cells including macrophages, dendritic cells, and B cells. Interactions between lung IAV-specific CD4 T cells and major histocompatibility complex (MHC)II+ cells during the primary immune response were important in shaping the subsequent memory pool. Treatment with an anti-MHCII blocking antibody increased the proportion of memory CD4 T cells found in lung airways but reduced interferon-γ expression by IAV-specific immunodominant memory CD4 T cells. The immunodominant CD4 T cells expressed higher levels of programmed death ligand 1 (PD1) than other IAV-specific CD4 T cells and PD1+ memory CD4 T cells were located further away from MHCII+ cells than their PD1-low counterparts. This distinction in location was lost in mice treated with anti-MHCII antibodies. These data suggest that sustained antigen presentation in the lung impacts the formation of memory CD4 T cells by regulating their cytokine production and location.
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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) | 0,001 | 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 ».