Lipidomic scanning of self-lipids identifies headless antigens for natural killer T cells
Notice bibliographique
Résumé
To broadly measure the spectrum of cellular self-antigens for natural killer T cells (NKT), we developed a sensitive lipidomics system to analyze lipids trapped between CD1d and NKT T cell receptors (TCRs). We captured diverse antigen complexes formed in cells from natural endogenous lipids, with or without inducing endoplasmic reticulum (ER) stress. After separating protein complexes with no, low, or high CD1d-TCR interaction, we eluted lipids to establish the spectrum of self-lipids that facilitate this interaction. Although this unbiased approach identified fifteen molecules, they clustered into only two related groups: previously known phospholipid antigens and unexpected neutral lipid antigens. Mass spectrometry studies identified the neutral lipids as ceramides, deoxyceramides, and diacylglycerols, which can be considered headless lipids because they lack polar headgroups that usually form the TCR epitope. The crystal structure of the TCR-ceramide-CD1d complex showed how the missing headgroup allowed the TCR to predominantly contact CD1d, supporting a model of CD1d autoreactivity. Ceramide and related headless antigens mediated physiological TCR binding affinity, weak NKT cell responses, and tetramer binding to polyclonal human and mouse NKT cells. Ceramide and sphingomyelin are oppositely regulated components of the "sphingomyelin cycle" that are altered during apoptosis, transformation, and ER stress. Thus, the unique molecular link of ceramide to NKT cell response, along with the recent identification of sphingomyelin blockers of NKT cell activation, provide two mutually reinforcing links for NKT cell response to sterile cellular stress conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».