Single-cell protein expression profiling resolves circulating and resident memory T cell diversity across tissues and infection contexts

生物 表型 CD8型 CD38 记忆T细胞 细胞 存储单元 细胞生物学 免疫学 免疫系统 炎症 计算生物学 遗传学 基因 干细胞 量子力学 物理 电压 川地34 晶体管
作者
Maximilien Evrard,Étienne Becht,Raíssa Fonseca,Andreas Obers,Simone L. Park,Nagela Ghabdan-Zanluqui,Jan Schroeder,Susan N. Christo,Dominik Schienstock,Junyun Lai,Thomas N. Burn,Allison Clatch,Imran G. House,Paul A. Beavis,Axel Kallies,Florent Ginhoux,Scott N. Mueller,Raphaël Gottardo,Evan W. Newell,Laura K. Mackay
出处
期刊:Immunity [Elsevier]
卷期号:56 (7): 1664-1680.e9 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.immuni.2023.06.005
摘要

Memory CD8+ T cells can be broadly divided into circulating (TCIRCM) and tissue-resident memory T (TRM) populations. Despite well-defined migratory and transcriptional differences, the phenotypic and functional delineation of TCIRCM and TRM cells, particularly across tissues, remains elusive. Here, we utilized an antibody screening platform and machine learning prediction pipeline (InfinityFlow) to profile >200 proteins in TCIRCM and TRM cells in solid organs and barrier locations. High-dimensional analyses revealed unappreciated heterogeneity within TCIRCM and TRM cell lineages across nine different organs after either local or systemic murine infection models. Additionally, we demonstrated the relative effectiveness of strategies allowing for the selective ablation of TCIRCM or TRM populations across organs and identified CD55, KLRG1, CXCR6, and CD38 as stable markers for characterizing memory T cell function during inflammation. Together, these data and analytical framework provide an in-depth resource for memory T cell classification in both steady-state and inflammatory conditions.
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