Cellular morphodynamics as quantifiers for functional states of resident tissue macrophages in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Resident tissue macrophages (RTMs) are essential for tissue homeostasis. Their diverse functions, from monitoring interstitial fluids to clearing cellular debris, are accompanied by characteristic morphological changes that reflect their functional status. While current knowledge of macrophage behavior comes primarily from in vitro studies, their dynamic behavior in vivo is fundamentally different, necessitating a more physiologically relevant approach to their understanding. In this study, we employed intravital imaging to generate dynamic data from peritoneal RTMs in mice under various conditions and developed a comprehensive image processing pipeline to quantify RTM morphodynamics over time, defining human-interpretable cell size and shape features. These features allowed for the quantitative and qualitative differentiation of cell populations in various functional states, including pro- and anti-inflammatory activation and endosomal dysfunction. The study revealed that under steady-state conditions, RTMs exhibit a wide range of morphodynamical phenotypes, constituting a naïve morphospace of behavioral motifs. Upon challenge, morphodynamic patterns changed uniformly at the population level but predominantly within the constraints of this naïve morphospace. Notably, aged animals displayed a markedly shifted naïve morphospace, indicating drastically different behavioral patterns compared to their young counterparts. The developed method also proved valuable in optimizing explanted tissue setups, bringing RTM behavior closer to the physiological native state. Our versatile approach thus provides novel insights into the dynamic behavior of bona fide macrophages in vivo, enabling the distinction between physiological and pathological cell states and the assessment of functional tissue age on a population level.
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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) | 0,001 | 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 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 ».