Early lymph node T follicular helper cell signalling hub drives influenza vaccine response in an ancestrally diverse cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background Early in vivo dynamics of human immune-cell activation across regionally activated lymphoid tissue sites upon immunisation are poorly characterised in ancestrally-diverse individuals with consequences for pandemic preparedness. Methods In this experimental medicine study, draining and non-draining lymph nodes (dLNs and ndLNs) were studied by ultrasound (US)-guided fine-needle aspiration (FNA) in 13 adults aged 18–55 years with African and Asian ancestry, before and after receiving adjuvanted seasonal influenza vaccine (aQIV). A multi-modal investigation of ultrasound data, genotyping, systems serology, and single-cell multi-omics was undertaken. Findings HLA subtypes reflected self-declared ethnicity and included understudied alleles. Draining but not ndLNs rapidly increased in size post-vaccination, by day 3, with distinct cellular dynamics culminating in a cross-protective serological response. Dissecting LN cellular diversity into 42 lymphoid and non-lymphoid cell states, early post-vaccination cell abundance changes were observed across all LNs, but dLNs were characterised by CD4 + T follicular helper (CD4 + Tfh) cell expansion. Gene expression analysis revealed a dLN post-vaccination hub defined by CD4 + Tfh signalling, cross-compartmental activation, translation, and enhanced antigen-presentation capacity. Interpretation Early CD4 + Tfh coordination in draining lymphoid tissue underpins robust responses to adjuvanted influenza vaccine that transcend ancestral inter-individual variation in young adults, with implications for vaccine design in ancestrally-diverse populations. Funding The study was funded by the Silicon Valley Community Foundation with a Chan Zuckerberg Initiative donation. The funder had no role in the study design, data analysis or decision to publish. The funder provided infrastructure support for the posting of the dataset with CELLxGENE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».