β-Glucan Reprograms Neutrophils to Induce Disease Tolerance Against Influenza A Virus
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Disease tolerance is an evolutionarily conserved host defence strategy that preserves tissue integrity and physiology without affecting pathogen load. Unlike host resistance, the mechanisms underlying disease tolerance remain poorly understood. In the present study, we investigated whether an adjuvant (β-glucan) can reprogram innate immunity to provide protection against Influenza A virus (IAV) infection. Here we observe that β-glucan treatment reduced the morbidity and mortality against IAV infection, independent of host resistance (viral load). Increased survival of β-glucan treated mice against IAV is associated with the accumulation of neutrophils via RoRγt + T cells in the lung tissue. Using gain-and-loss-of-function approaches, we demonstrate that β- glucan reprogrammed neutrophils are essential for promoting disease tolerance, limiting pulmonary tissue damage, and enhancing survival against IAV infection. β-glucan treatment promotes granulopoiesis in a type 1 interferon-dependent manner that leads to the generation of a unique subset of neutrophils, which are less mature with higher mitochondrial mass utilizing mitochondrial oxidative (OXPHOS) metabolism. Collectively, our data indicate that β-glucan reprograms hematopoietic stem cells (HSCs) to generate neutrophils with a novel “regulatory” function, which is required for promoting disease tolerance and maintaining lung tissue integrity against viral infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 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 ».