Proliferation makes a substantive contribution to the maintenance of airway resident memory T-cell subsets in young pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tissue-resident memory (TRM) T cells play an important role in protection against respiratory infection but whether this memory is maintained by long-lived or dividing cells remains controversial. To address the rate of division of lung TRM T cells, deuterium-enriched water was administered orally to young pigs to label dividing lymphocytes. T-cell subsets were separated from blood, lymph nodes, and airways [bronchoalveolar lavage (BAL)], the latter comprising almost exclusively TRM. We show that, as in other species, circulating memory T-cell subsets divide more rapidly than naïve T cells. Rates of labelling of memory subsets were similar in blood and lymph nodes, consistent with the rapid and free exchange. Strikingly, the fraction of label in BAL was similar to those in blood/lymph nodes after 5–21 days of labelling, suggesting replacement with recently divided cells, but this was preceded at Day 2 by a phase when labelling was lower in BAL than blood/lymph node in some memory subsets. Our data exclude long-lived TRM as the source of BAL memory cells leaving three possible hypotheses: blood/airway exchange, in situ proliferation, or proliferation in the lung interstitium followed by migration to BAL. When considered in the context of other information, we favour the latter interpretation. These results indicate the dynamic nature of memory in the lung and have implications for harnessing immune responses against respiratory pathogens.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».