Comparative spatial transcriptomics of hair follicle-T cell interactions in mouse, dog and human reveals conserved drivers of primary cicatricial alopecia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Primary cicatricial alopecias (PCA) encompass several autoimmune disorders characterized by scarring hair loss. Many of these conditions are lymphocytic and are thought to be driven by T cell populations. Here, we sought to characterize potential T cell-hair follicle communication pathways in the microanatomical niche using spatial transcriptomics across 3 mammalian species including a novel mouse model, spontaneous disease in companion dogs and human archival diagnostic biopsies. Flow cytometry of mouse model skin confirmed loss of CD34+ bulge cells and keratinocytes, and bulk microarray and histology revealed expression of collagens and development of fibrosis. In vivo ear imaging in mice engrafted with Kikume photoconvertible OT1 CD8+ T cells confirmed long-lived RFP+ T cells in skin arrest near hair follicles and recruit other GFP+ T cells. OT1 T cells expressed CD69, CD103, CD122 and CD62L, which is a binding partner of CD34. Digital spatial profiling using CD3, CD8 and CD45 cell masking identified CXCR3 ligands and IFN response genes in hair follicles, and “metabolic” pathways in T cells, which were also recapitulated in dog and human biopsies. Bulk human RNA as well as spatial analysis of perifollicular T cells confirmed enrichment of CD69 and SELL/CD62L . Different pathways predominated in other CD3+ regions of interest in CD4+ driven conditions including mucocutaneous lupus erythematosus and subacute cutaneous lupus erythematosus. Last, we identify novel drug-targetable pathways, namely CFD and S100A8/9 , that could be further explored to disrupt processes in these conditions through veterinary and human trials.
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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 ».