An autoimmune transcriptional circuit drives FOXP3 <sup>+</sup> regulatory T cell dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune diseases, among the most common disorders of young adults, are mediated by genetic and environmental factors. Although CD4 + FOXP3 + regulatory T cells (T regs ) play a central role in preventing autoimmunity, the molecular mechanism underlying their dysfunction is unknown. Here, we performed comprehensive transcriptomic and epigenomic profiling of T regs in the autoimmune disease multiple sclerosis (MS) to identify critical transcriptional programs regulating human autoimmunity. We found that up-regulation of a primate-specific short isoform of PR domain zinc finger protein 1 (PRDM1-S) induces expression of serum and glucocorticoid-regulated kinase 1 (SGK1) independent from the evolutionarily conserved long PRDM1 , which led to destabilization of forkhead box P3 (FOXP3) and T reg dysfunction. This aberrant PRDM1-S/SGK1 axis is shared among other autoimmune diseases. Furthermore, the chromatin landscape profiling in T regs from individuals with MS revealed enriched activating protein–1 (AP-1)/interferon regulatory factor (IRF) transcription factor binding as candidate upstream regulators of PRDM1-S expression and T reg dysfunction. Our study uncovers a mechanistic model where the evolutionary emergence of PRDM1-S and epigenetic priming of AP-1/IRF may be key drivers of dysfunctional T regs in autoimmune diseases.
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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 ».