Clonally expanded, targetable, natural killer-like NKG7 T cells seed the aged spinal cord to disrupt myeloid-dependent wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) increasingly affects aged individuals, where functional impairment and mortality are highest. However, the aging-dependent mechanisms underpinning tissue damage remain elusive. Here, we find that natural killer-like T (NKLT) cells seed the intact aged human and murine spinal cord and multiply further after injury. NKLT cells accumulate in the spinal cord via C-X-C motif chemokine receptor 6 and ligand 16 signaling to clonally expand by engaging with major histocompatibility complex (MHC)-I-expressing myeloid cells. NKLT cells expressing natural killer cell granule protein 7 ( Nkg7 ) disrupt myeloid-cell-dependent wound healing in the aged injured cord. Nkg7 deletion in mice curbs NKLT cell degranulation to normalize the myeloid cell phenotype, thus promoting tissue repair and axonal integrity. Monoclonal antibodies neutralizing CD8 + T cells after SCI enhance neurological recovery by promoting wound healing. Our results unveil a reversible role for NKG7 + CD8 + NKLT cells in exacerbating tissue damage, suggesting a clinically relevant treatment for SCI.
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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 ».