Deep learning-aided inter-species-comparison reveals shared and distinct molecular patterns in cynomolgus monkey and humans following non-specific T cell activation
Notice bibliographique
Résumé
The early phase of drug development relies on the examination of the efficacy and safety of therapeutic agents in animal models. Due to their close genetic and physiological relation to humans, cynomolgus monkeys ( Macaca fascicularis ) are a promising animal model in preclinical studies investigating the immune system. However, the shared and divergent characteristics of the immune response at the molecular level are not yet fully understood, which makes transferring findings from these studies to human conditions challenging. Here, we demonstrate a cross-species analysis pipeline using single-cell transcriptomics (scRNA-seq) data from peripheral blood mononuclear cells (PBMCs), investigating the transcriptomic response in cynomolgus monkeys and healthy humans following anti- CD3 /anti- CD28 T cell activation. For this, PBMCs were collected at baseline, stimulated in vitro , and measured at 0 hours, at 6 hours and at 24 hours post-stimulation, with two biological replicates per species. The analysis integrates Variational Autoencoder (VAE)-based deep learning, cell-cell communication, differential gene expression, and pathway enrichment for an in-depth data exploration. We observed shared molecular patterns across species in the transition from innate to adaptive immune response, such as the increase of CD4 + T cell proportion and the reduction of CD14 + CD16 - and CD14 low CD16 + monocytes. Specific transcriptional clusters related to metabolic reprogramming emerged in CD8 + T cells and related to inflammatory and antiviral programs in NK cells at 24 hours post-stimulation in both species, with stronger regulation of pathways related to cell cycle progression, DNA replication, and GPCR signaling in the emerging CD8 + T cell cluster in monkeys than in humans. Cross-species overlap in activated pathways increased from 6 to 24 hours post-stimulation, with pathway co-enrichment and shared foreground genes becoming more similar across species at 24 hours, including Regulation Of Natural Killer Cell Chemotaxis and Interleukin-27-Mediated Signaling Pathway . Across time, we observed a consistent decline in the expression of receptors and ligands involved in cell-cell communication in most cell types, however, the initial levels were higher in humans and the decline more pronounced. Our proposed computational framework enables systematic cross-species time series analyses, advancing translational research and contributing to improved development of immunomodulating therapies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».