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Enregistrement W4416891831 · doi:10.1101/2025.11.27.691027

Modeling the Synergetic Dynamics of B cells and TFH cells in Germinal Center Reactions

2025· preprint· en· W4416891831 sur OpenAlexfundno aff
Andrew G. T. Pyo, Julia Merkenschlager, Quan Pham, Benjamin H. Good, Michel C. Nussenzweig, Ned S. Wingreen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthPrinceton UniversitySilicon Valley Community Foundation
Mots-clésGerminal centerB cellPopulationAffinity maturationCellclone (Java method)Immune systemNaive B cellAcquired immune systemAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract B cells producing high-affinity antibodies arise through affinity maturation within germinal centers (GCs), where selection is driven by T follicular helper (T FH ) cells. Recent studies have shown that, like GC B cells, T FH cells also undergo antigen-dependent selection, with competition among T FH clones dictated by their ability to recognize and stimulate B cells. This sensitivity-dependent selection process leads to dynamic remodeling of the T FH repertoire over time. Despite the essential role of T FH cells in B cell selection, the functional consequences of the time evolution of the T FH cell population remains poorly understood. To address this gap, we developed a population dynamics model that explicitly incorporates key T FH cell properties and dynamics. Our analysis predicts that dynamic feedback between B and T FH cell populations provides robust homeostatic regulation of their numbers in the GC, yielding a stable lymphocyte ratio that we verify experimentally. Moreover, our model predicts that T FH clone sensitivity dictates distinct evolutionary strategies during affinity maturation, with low-sensitivity T FH cells accelerating affinity gain at the expense of B cell diversity, while high-sensitivity T FH cells slow affinity maturation but preserve a broader B cell repertoire. These findings highlight the importance of co-regulation between T FH and B cells and suggest that reciprocal stimulation allows the immune system to tune the tradeoff between the speed of affinity gain and the breadth of B cell diversity—a principle that may extend to other adaptive systems. Significance Statement Effector B cells that secrete high-affinity antibodies and form immunological memory are essential for humoral immunity and arise from germinal center (GC) reactions. Within GCs, B cells undergo an accelerated version of Darwinian evolution to enhance antibody affinity. This process is orchestrated by T follicular helper (T FH ) cells which provide stimulatory signals to selected B cells and undergo their own antigen-driven selection. To investigate this co-evolutionary process, we developed a tractable population-level model of the GC reaction. Our analysis reveals that the reciprocal stimulation of B and T FH cells provides a robust mechanism for regulating the B:T FH ratio and tuning the tradeoff between the speed of affinity maturation and the diversity of the antibody response.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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