Biological Sex Influences Human Bystander CD8<sup>+</sup> T Cell Activation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The recent COVID‐19 pandemic has highlighted a significant sex bias in disease outcome, where male sex is associated with greater disease severity and mortality. Interestingly, studies have also identified a role for antigen‐independent “bystander‐activated” CD8+ T cells in the severity of COVID‐19 and other viral infections. However, whether biological sex contributes to the magnitude of bystander T cell activation has not been investigated. To assess sex differences in bystander CD8+ T cell activation, we isolated PBMCs from age‐matched male and female donors and stimulated the cells with cytokines IL‐12/15/18 to induce bystander T cell activation. Male CD8+ T cells stimulated with IL‐15 exhibited greater bystander activation, including increased NKG2D expression and greater antigen‐independent cytotoxicity against tumor cells compared with female CD8+ T cells. In contrast, IL‐12/18 and IL‐12/15/18 stimulation of CD8+ T cells did not reveal evidence of sex differences in bystander IFN‐γ production. Our data suggest that underlying sex differences in bystander CD8+ T cell activation and cytotoxicity may contribute to the observed sex biases in disease severity of viral infections.
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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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».