Selective inhibition of MR1-restricted T cell activation by a novel MR1-targeting nanobody
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MR1 is a non-polymorphic, ubiquitously expressed, MHC class I-like antigen-presenting molecule that presents small-molecule metabolites to T cells. Studies have shown that MR1 plays a role in microbial infection, inflammation, and tumor immunity. The antigens it presents include metabolites of microbial and self-origin as well as small-molecule drugs and form stable complexes with MR1 that are displayed on the cell surface to activate T cells. However, unlike classical MHC I and II molecules, the fundamental biology of MR1 remains poorly understood, particularly the mechanisms governing antigen loading and intracellular trafficking. This knowledge gap is largely due to the lack of molecular tools available to precisely manipulate MR1 function. In this study, we describe a high-affinity (1.6 nM K D ) anti-MR1 nanobody, MR1Nb1. We characterize the binding of this nanobody including affinity by ELISA and kinetics by BLI. Crucially, we map the binding epitope of MR1Nb1 on MR1 by HDX-MS, providing key insights into the mechanism through which it blocks MR1T cell activation. In functional assays MR1Nb1 effectively and specifically blocks MAIT cell activation by cells infected with M. tuberculosis or treated with M. smegmatis supernatant. This nanobody represents a unique and versatile tool for the field, as it can be produced inexpensively and expressed intracellularly within antigen-presenting cells. Hence, our study provides a powerful new molecular probe for dissecting the mechanistic underpinnings of MR1 biology and uncover its broader roles in immunity.
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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 | 0,001 | 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 ».