Tissue-resident memory CD4+ T cells are sustained by site-specific levels of self-renewal and continuous replacement
Notice bibliographique
Résumé
Tissue-resident memory T cells (T RM ) protect from repeat infections within organs and barrier sites. The breadth and duration of such protection are defined at minimum by three quantities: the rate at which new T RM are generated from precursors, their rate of self-renewal, and their rate of loss through death, egress, or differentiation. Quantifying these processes individually is challenging. Here we combine genetic fate mapping tools and mathematical models to untangle these basic homeostatic properties of CD4 + T RM in the skin and gut lamina propria (LP) of healthy adult mice. We show that CD69 + CD4 + T RM in skin reside for ∼24 days and self-renew more slowly, such that clones halve in size approximately every 5 weeks, and approximately 2% of cells are replaced daily from precursors. CD69 + CD4 + T RM in LP have shorter residencies (∼14 days) and are maintained largely by immigration (4–6% per day). We also find evidence that the continuous replacement of CD69 + CD4 + T RM at both sites derives from circulating effector-memory CD4 + T cells, in skin possibly via a local CD9 − intermediate. Our approach maps the ontogeny of CD4 + T RM in skin and LP and exposes their dynamic and distinct behaviours, with continuous seeding and erosion potentially impacting the duration of immunity at these sites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».