El glutamato elevado impide la lucha contra - Productos calientes Co., Ltd de Zhejiang

Biología de las comunicaciones volumen 6, número de artículo: 696 (2023) Citar este artículo

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Las células T CD8+ son esenciales para el control duradero del VIH-1 y se han aprovechado para desarrollar enfoques terapéuticos y preventivos para las personas que viven con el VIH-1 (PLWH). La infección por VIH-1 induce marcadas alteraciones metabólicas. Sin embargo, no está claro si estos cambios afectan la función anti-VIH de las células T CD8+. Aquí, mostramos que las PLWH exhiben niveles más altos de glutamato en plasma que los controles sanos. En las personas que viven con el VIH, los niveles de glutamato se correlacionan positivamente con el reservorio del VIH-1 y negativamente con la función anti-VIH de las células T CD8+. El modelado metabólico unicelular revela que el metabolismo del glutamato es sorprendentemente robusto en las células T CD8 + de memoria virtual (TVM). Además, confirmamos que el glutamato inhibe la función de las células TVM a través de la vía mTORC1 in vitro. Nuestros hallazgos revelan una asociación entre la plasticidad metabólica y el control del VIH mediado por células T CD8+, lo que sugiere que el metabolismo del glutamato puede explotarse como un objetivo terapéutico para la reversión de la función de las células T CD8+ anti-VIH en PLWH.

A pesar de los considerables avances en la terapia antirretroviral (TAR) para las personas que viven con el VIH-1 (PLWH), la cura del VIH-1 sigue siendo difícil de alcanzar. El TAR no puede eliminar el reservorio viral, lo que provoca el resurgimiento de la infección al suspenderlo. Los enfoques inmunológicos, como los inhibidores de puntos de control, las vacunas terapéuticas y los anticuerpos neutralizantes, son prometedores para la cura del VIH-11. Sin embargo, persisten lagunas de conocimiento sobre cómo la infección por VIH-1 da forma al sistema inmunológico del huésped y a las respuestas inmunitarias que controlan eficazmente el virus.

Se ha establecido bien el papel fundamental de las células T CD8+ en el control de la infección primaria por VIH-1. Sin embargo, hasta hace poco, se reconocía que las células T CD8+ eran esenciales para el control duradero del VIH-1 en personas tratadas con TAR. Una fuerte evidencia proviene de la observación de que la eliminación de células T CD8+ conduce a un rebote viral en macacos tratados con TAR infectados con VIS2,3. Las células T CD8+ ejercen funciones anti-VIH-1 a través de mecanismos tanto citolíticos (granzima y perforina) como no citolíticos (citocinas y betaquimiocinas)4. Durante la infección crónica por VIH-1, las funciones anti-VIH-1 de las células T CD8+ se deterioran, lo que se denomina agotamiento funcional5, y son difíciles de restaurar por completo incluso después de un TAR6 a largo plazo. Sin embargo, el inicio temprano del TAR7,8 o el tratamiento combinado con anticuerpos anti-VIH-1 ampliamente neutralizantes al inicio del TAR9 preserva eficazmente la función de las células T CD8+, coincidiendo con el pequeño tamaño del reservorio del VIH-1 en las personas que viven con el VIH. Hasta la fecha, no ha habido intentos exitosos de aprovechar las células T CD8+ para una cura funcional en las personas que viven con el VIH. Por ejemplo, el tratamiento con agentes reversores de la latencia mejoró la transcripción del VIH-1 pero no logró reducir el tamaño del reservorio viral10,11. Además, las vacunas terapéuticas de células T indujeron con éxito respuestas de células T CD8+ específicas del VIH-1, pero mostraron un impacto limitado en el tamaño del reservorio viral y el rebote viral en las personas que viven con el VIH12,13. Por lo tanto, se necesita una mejor comprensión de las actividades antivirales de las células T CD8+ para las intervenciones inmunes destinadas a aprovechar estas funciones para atacar el reservorio del VIH-1.

El perfil metabólico es un determinante importante de la función anti-VIH-1 de las células T CD8+14. La infección por VIH-1 a largo plazo y el uso prolongado de TAR a menudo causan enfermedades relacionadas con el metabolismo15 y afectan significativamente al sistema inmunológico16,17. Un estudio in vitro comparó el perfil metabólico de las células T CD8+ en PVVS que reciben TAR con el de las células T CD8+ de controladores de élite (CE) y encontró que las primeras se caracterizan por una menor plasticidad metabólica y función antiviral, pero son más susceptibles a la intervención metabólica18. Además, el estado metabólico alterado de las PVVS y la dinámica del reservorio del VIH-1 se pueden visualizar en los cambios en los niveles de metabolitos19,20.

Recientemente identificamos células T de memoria virtual (TVM), un subconjunto particular de células T CD8+ caracterizadas por no tener antígenos pero que poseen un fenotipo de memoria21,22, como un factor inmunológico determinante para el tamaño del reservorio de VIH-123. Las células TVM pueden detectar e inhibir las células que replican el VIH-1 mediante la señalización HLA/KIR23. Entre las múltiples citoquinas altamente expresadas por las células TVM, identificamos a CCL5 como una molécula efectora crítica en el control del reservorio del VIH-124. Además, las células TVM muestran una característica metabólica mixta única de efector-memoria que puede depender de la glucólisis y la fosforilación oxidativa25. No está claro si los factores relacionados con el metabolismo regulan la función anti-VIH-1 de las células TVM en PLWH.

En este estudio, nuestro objetivo fue comprender los cambios en los metabolitos y su relación con la función anti-VIH-1 de las células T CD8+ en PLWH. Primero, analizamos las asociaciones entre los metabolitos plasmáticos, el tamaño del reservorio del VIH-1 y la función efectora anti-VIH-1 de las células T CD8+ en PVVS que reciben TAR. Además, perfilamos las características metabólicas de las células T CD8+ de PLWH a nivel transcripcional unicelular. Finalmente, utilizamos un ensayo ex vivo para confirmar los efectos del glutamato, el metabolito más relevante para el reservorio del VIH-1, sobre la función de las células T CD8+ y las células TVM y aclaramos los mecanismos cruciales que involucran el objetivo mecanístico del complejo de rapamicina 1 (mTORC1). ruta. Este hallazgo revela que el glutamato plasmático elevado inhibe la función anti-VIH-1 de las células T CD8+ y se asocia con un mayor tamaño del reservorio de VIH-1 en las PLWH.

La infección por VIH-1 induce alteraciones notables en el estado metabólico del cuerpo26,27, pero, sin embargo, el efecto específico de los cambios metabólicos sobre el reservorio de VIH-1 y la función anti-VIH de las células T CD8+ sigue sin estar claro. Para abordar esta pregunta, utilizamos un espectrómetro de masas con cromatografía líquida (LC-MS) para cuantificar múltiples metabolitos potenciales en plasma de una cohorte de ART previamente establecida (Fig. 1a). Investigamos más a fondo la asociación entre el tamaño del reservorio de VIH-1 y la funcionalidad de las células T CD8 + con los niveles de metabolitos mediante análisis de correlación (Fig. 1a). Además, se realizaron experimentos ex vivo para aclarar el mecanismo por el cual los metabolitos afectan la función de las células T CD8 + (Fig. 1a).

a Diagrama de flujo del diseño del estudio (Creado con BioRender.com.) b Comparación de alteraciones en la cuantificación de metabolitos plasmáticos en controles sanos (n = 11) y PVVS (n = 59). El gráfico se mostró como media con desviación estándar. c Correlaciones de los niveles de metabolitos con el ADN del VIH-1 y los niveles de ARNus de CA asociados a células. d Correlaciones de glutamato, ácido α-cetoglutárico y ácido pirúvico con niveles de ARNus de CA. e Correlaciones del glutamato con los niveles de ADN del VIH-1. Para la comparación no apareada se utilizó la prueba de Mann-Whitney (comparar rangos). Las correlaciones b, c se evaluaron mediante pruebas de correlación no paramétricas de Spearman. c Los puntos negros indican Spearman r no paramétrico y las líneas negras indican un intervalo de confianza del 95%. *P < 0,05, **P < 0,01, ***P < 0,001 y ****P < 0,0001.

En general, identificamos 12 metabolitos en cuatro grupos: cinco ácidos grasos de cadena corta (AGCC), dos metabolitos de triptófano, dos glicanos y tres sustratos metabólicos energéticos. Entre todos los metabolitos detectados, los niveles de acetato, α-cetoglutárico (α-KG), ácido pirúvico y glutamato fueron significativamente más altos en las PLWH (n = 59) que en los controles sanos (HC, n = 11) (Tabla complementaria 1) . Por el contrario, el oxindol, la fucosa y la GlcNAc fueron menos abundantes en las PLWH que en las HC (Fig. 1b). Se analizaron las correlaciones entre el tamaño del reservorio del VIH-1 y los metabolitos que mostraron alteraciones en las PLWH. Los niveles de GlcNAc y fucosa se correlacionaron negativamente con el ARN no empalmado asociado a células del VIH-1 (CA usRNA) (GlcNAc, r = −0,345, P = 0,007; fucosa, r = -0,326, P = 0,012) y tendieron a correlacionarse negativamente con ADN del VIH-1 (Fig. 1c, d). El acetato en el grupo SCFA se correlacionó positivamente con el ARNus de CA del VIH-1 (r = 0,325, P = 0,0012) y tendió a correlacionarse positivamente con el ADN del VIH-1. Tres sustratos del metabolismo energético mostraron correlaciones positivas significativas con el ARNus de CA del VIH-1: α-KG (r = 0,4693, P <0,001), ácido pirúvico (r = 0,5830, P <0,001) y glutamato (r = 0,5412, P <0,001). ) (Figura 1c, d). Los niveles de glutamato también se asociaron significativamente y positivamente con el ADN del VIH-1 (r = 0,3885, P = 0,002, Fig. 1c, e). En un análisis más detallado de los factores potencialmente influyentes, los niveles de glutamato no se vieron influenciados por factores relacionados con el TAR, el recuento de CD4, el recuento de CD8 o la relación CD4/CD8, sino por el sexo (Tabla complementaria 2). Los hombres exhibieron niveles significativamente más altos de glutamato en plasma que las mujeres (P = 0,020; Tabla complementaria 2). Además, las correlaciones positivas entre los niveles de glutamato y el tamaño del reservorio del VIH-1 fueron más evidentes en los hombres (ARNus CA del VIH-1, r = 0,5884, P <0,001; ADN del VIH-1, r = 0,4397, P = 0,006). que en las mujeres (ARNus CA del VIH-1, r = 0,4730, P = 0,031; ADN del VIH-1, r = 0,3560, P = 0,113) (Figuras complementarias 1a, b). Estos datos sugieren que los niveles más altos de glutamato en plasma en las PLWH indican un reservorio de VIH-1 más extenso.

Estudios recientes han indicado que la función de las células T CD8+ está significativamente asociada con el control viral y el retraso en la progresión de la enfermedad4,28. Las células T CD8+ suprimen la replicación del VIH-1 a través de diversas moléculas efectoras7,29,30. Sobre esta base, investigamos más a fondo los efectos del glutamato sobre la función de las células T CD8+. En los análisis de correlación, los niveles de glutamato se asociaron negativamente con múltiples citocinas y quimiocinas (Fig. 2a). En particular, los niveles de glutamato se correlacionaron negativamente con la proporción de células T CCL5 + CD8 + (r = −0,5808, P <0,001) y CCL3 + CD8 + (Fig. 2b). Además, los niveles de glutamato se correlacionaron significativamente negativamente con las proporciones de células T CD107a + CD8 + (r = -0,4244, P = 0,003) e IL-2 + CD8 + (r = −0,4925, P <0,001). Por lo tanto, investigamos más a fondo los efectos del glutamato sobre la función de las células T CD8 + y TVM.

a Correlaciones entre porcentajes de citoquinas productoras de células T CD8+ y niveles de glutamato plasmático. b Correlaciones de CCL5+%, CCL3+%, IL-2+% y CD107a+% en células T CD8+ con glutamato plasmático. c Correlaciones entre porcentajes de citocinas que producen células TVM y niveles de glutamato en plasma. d Correlaciones de CCL5+%, CCL3+%, IL-2+% y CD107a+% en células TVM con glutamato plasmático. Las correlaciones se evaluaron mediante pruebas de correlación no paramétricas de Spearman. *P < 0,05, **P < 0,01, ***P < 0,001 y ****P < 0,0001.

Nuestro trabajo anterior reveló que entre las células T CD8+, el subconjunto de células TVM es superior a la hora de ejercer la función anti-VIH23, dependiendo de la secreción de CCL523,24. En cuanto a las células TVM, los niveles de glutamato se asociaron negativamente con las proporciones de células TVM CD107a+, IL-2+, CCL3+ y CCL5 + (células TVM CD107a+, r = −0,3745, P = 0,010; células TVM IL-2 +, r = −0,3993, P = 0,004; CCL3 + células TVM, r = −0,3539, P = 0,023; CCL5 + células TVM, r = −0,5311, P <0,001, Fig. 2c, d).

Notamos que las fracciones CCL4+ de células CD8+ T y TVM mostraron la tendencia opuesta a CCL3 y CCL5 (Fig. 2a, c). Por lo tanto, analizamos más a fondo la correlación entre los niveles de glutamato y las proporciones de células T CD8+ multifuncionales y TVM. La proporción de células CCL4 + CCL5-TVM se correlacionó positivamente con los niveles de glutamato, y la de células CCL4-CCL5 + TVM se correlacionó negativamente con los niveles de glutamato (CCL4 + CCL5-CCL3 + células TVM, r = 0,4899, P = 0,001; CCL4 + CCL5 - CCL3- células TVM, r = 0,4492, P = 0,003; CCL4- CCL5 + CCL3 + células TVM, r = −0,3500, P = 0,025; CCL4- CCL5 + CCL3- células TVM, r = −0,4623, P = 0,002) . Se encontraron resultados correlativos similares entre las células T CD8 + multifuncionales y los niveles de glutamato (Figuras complementarias 2a, b). La heterogeneidad entre las beta-quimiocinas podría explicarse por el hecho de que, según se informa, las células T CCL4 + CD8 + están asociadas con una reconstitución inmune deficiente en las personas que viven con el VIH y pueden facilitar el establecimiento del reservorio del VIH-131.

En conjunto, estos datos sugieren que el glutamato podría inhibir la función de las células T CD8+ y las células TVM.

Para comprender mejor el perfil transcripcional de las células T CD8 + entre diferentes estados patológicos, realizamos un análisis unicelular utilizando el conjunto de datos scRNA-seq de un estudio anterior de nuestro grupo32. La información sobre las células T CD8 + de cinco PLWH sin tratamiento previo (TN), tres personas tratadas con ART y cuatro HC se extrajo y se sometió a análisis posteriores (Figura complementaria 3a). Después del control de calidad de los datos (Fig. 3b complementaria), la normalización de los datos, la fusión y el análisis de reducción de dimensionalidad, se clasificaron 48654 células T CD8+ en nueve grupos (Fig. 3a y Fig. 3c complementaria), incluidos dos subconjuntos ingenuos: naïve_1 (CCR7+ LEF1+). ) y naïve_ISG (IFI16+ IFI44L+); tres grupos CD8+ CM: CM_1 (IL7R+ GPR183+), CM_2 (ITGB1+ S100A11+) y CM_CCL4 (CCL4 hi CTLA4+ HAVCR2+); dos clústeres EMRA: EMRA_1 (FGBP2+ GZMB+) y EMRA_KIR (TYROBP+ KIR2DL3+); EM_1 (GZMK+ RSG1+); y un clúster MAIT (SLC4A10 + KLRB1). La proporción de células en la subpoblación inmune de cada individuo se muestra en la figura complementaria 3d.

Se realizó una proyección UMAP bidimensional de 48654 células mediante agrupación no supervisada y la distribución de la expresión genética característica en cada grupo. b Proyección UMAP de grupos metabólicos de células T CD8+. c Mapa de calor de genes del metabolismo del glutamato y genes relacionados con el metabolismo seleccionados a partir de DEG. d UMAP superpuesto de células T CD8+ en los grupos TN, ART y HC. e Gráfico de violín que compara la puntuación de las vías metabólicas relacionadas con el glutamato entre los grupos TN, ART y HC en células TVM. f Gráfico de violín que compara la expresión de genes del metabolismo del glutamato entre los grupos TN, ART y HC en células TVM. g Resumen de genes del metabolismo del glutamato regulados positivamente por el grupo ART.

EMRA_KIR se observó en células TVM debido a su alta expresión de genes relacionados con KIR (KIR2DL3, KIR3DL1, KIR2DL1) y genes citotóxicos (GZMB, PFR1, GNLY) (Fig. 3a y Fig. Suplementaria 3c). En cuanto al análisis de citometría de flujo, utilizamos pan-KIR/NKG2A positivo en células T CD45RA+ CD8+ como marcadores para identificar células TVM (Figura complementaria 4a)33,34,35. Dado que EOMES era otro supuesto marcador para células TVM humanas, como informaron otros36,37, también analizamos la expresión de EOMES en células T CD8+. Como se esperaba, las células del grupo EMRA_KIR expresaron altos niveles de EOMES (Fig. 4b, c complementaria). El análisis de citometría de flujo confirmó que las células T pan-KIR/NKG2A+ CD45RA+ CD8+ expresaron niveles más altos de EOMES que las células T CD8+ totales (Figura complementaria 4d). Además, CD45RA y EOMES se coexpresaron altamente en células T pan-KIR/NKG2A+ CD8+ (Figura complementaria 4e).

En los últimos años, estudios en profundidad han revelado diferencias funcionales entre las células T KIR+ y NKG2A+ CD8+38,39. En nuestro conjunto de datos scRNA-seq, la expresión de genes relacionados con KIR se restringió principalmente al subconjunto EMRA_KIR, mientras que KLRC1 (el gen codificado NKG2A) se expresó principalmente en los subconjuntos EMRA_KIR, CM_1 y MAIT (Figuras complementarias 5a, b). La expresión de KIR y KLRC1 en células EMRA_KIR fue mutuamente excluyente (Figura complementaria 5c), similar a un estudio reciente39. Las células KIR + y KLRC1 + del subconjunto EMRA_KIR mostraron genes expresados de manera poco diferente (DEG; Figura complementaria 5d). Sin embargo, las células KLRC1+ de EMRA_KIR diferían significativamente de las células KLRC1+ de CM_1, como lo demuestra una gran cantidad de DEG (Figura complementaria 5e). En particular, las células KLRC1+ de EMRA_KIR expresaron niveles más altos de genes citotóxicos (TYROBP, FGFBP2, NKG7, GZMB y GZMH), mientras que las células KLRC1+ de CM_1 fueron más inflamatorias (LTB, GZMK, FOS y JUN) (Figura complementaria 5e). . Estos datos sugirieron que las células T CD45RA+ NKG2A+ CD8+ y las células T CD45RA+ KIR+ CD8+, pero no las células T CD45RA-NKG2A+ CD8+, son funcionalmente similares a las células TVM.

Para comprender las características metabólicas de las subpoblaciones inmunes, realizamos un análisis de agrupamiento no supervisado de células T CD8+ en función de los niveles de expresión de genes metabólicos informados por otros40,41,42. Las células T CD8 + se agruparon en cinco subconjuntos y se superpusieron bien con las subpoblaciones inmunes (Fig. 3b, c). Específicamente, Metab_1 se superpuso principalmente con los grupos EMRA_KIR, EMRA_1 y EM_1. Metab_1 expresó niveles intermedios de genes relacionados con la fosforilación oxidativa (OXPHOS) y la glucólisis (NDUFB10 IDH2 COX8A) y niveles altos de genes del metabolismo del glutamato (GLUL GLUD1 GLUD2), lo que sugiere que Metab_1 está reservado para los requisitos de energía funcional y podría ser sensible a variaciones en niveles de glutamato. Metab_2, que incluye principalmente Naïve-1, se caracterizó por una baja expresión de OXPHOS y genes relacionados con la glucólisis y una alta expresión de GLS (GLS2), lo que indica bajos niveles de metabolismo energético en este subconjunto. CM_CCL4 y naïve_ISG se clasificaron como Metab_3, que mostró un estado de alto consumo de energía (alta expresión de OXPHOS y genes relacionados con la glucólisis). Metab_4, incluidos CM_1 y CM_2, expresaron genes relacionados con el metabolismo de los ácidos grasos (ACSL6), exhibiendo así un metabolismo activo de los ácidos grasos. Metab_5 consistía en células MAIT y expresaba altos niveles de SLC3A2, lo que indica una alta actividad de secreción de glutamato (Fig. 3c). Entre los cinco subconjuntos metabólicos, Metab_5 disminuyó en los grupos TN y ART en comparación con el grupo HC, mientras que Metab_3 y Metab_1 aumentaron en TN y ART, respectivamente (Fig. 3d, Fig. Suplementaria 6a). En resumen, los perfiles metabólicos de las subpoblaciones inmunes pueden estar estrechamente relacionados con sus funciones. Nuestros resultados sugieren que las células TVM exhiben un perfil metabólico único, tienen un metabolismo activo del glutamato y son capaces de depender tanto de la glucólisis como de OXPHOS para el suministro de energía.

Para estudiar la plasticidad metabólica de las células TVM en diferentes grupos y su conexión con la funcionalidad, definimos varias funcionales (citotóxicas, inflamatorias, efectoras y de proliferación)43 y metabólicas (transporte transmembrana de glutamato, catabolismo de glutamato a aspartato, proceso metabólico de aspartato y asparagina). proceso metabólico) puntuaciones (Tabla complementaria 3). Las células TVM en el grupo ART tuvieron funciones citotóxicas y efectoras más altas y efectos inflamatorios más bajos que las del grupo TN (Figura complementaria 6b). En particular, las células TVM en el grupo ART exhibieron una función proliferativa mayor que las de los grupos TN y HC (Figura complementaria 6b). Además, el metabolismo del glutamato en las células TVM fue el más activo en el grupo ART (Fig. 3e), con alta expresión de GLS1, GLUL y GLUD1 (Fig. 3f, g). En conclusión, las células TVM en el grupo ART estaban hiperactivadas, coincidiendo con un metabolismo robusto del glutamato.

Para validar el efecto del glutamato sobre la función de las células TVM, realizamos experimentos ex vivo para confirmar si el glutamato influye directamente en la función antiviral de las células TVM. Primero evaluamos el impacto del glutamato en la función antiviral celular utilizando células mononucleares de sangre periférica (PBMC) de PLWH que reciben TAR a largo plazo. Se añadió una forma de glutamato permeable a las células (dimetilDL-glutamato) a un medio libre de glutamina para estudiar si el glutamato ejerce un efecto inhibidor sobre las células T CD8+ al afectar los procesos metabólicos intracelulares. Los resultados mostraron que el glutamato inhibió la producción general de IFN-γ, CCL5 y CD107a por las células T CD8+ y TVM de pacientes con TAR, respectivamente (Fig. 4a-d y Fig. Suplementaria 7a, b). Además, confirmamos que el glutamato también inhibió la función de las células TVM del grupo TN (Figura complementaria 8a), con una eficiencia mayor que la del grupo ART (Figura complementaria 8b). Esto podría atribuirse a una mayor activación de las vías del metabolismo del glutamato en las células TVM de las PVVS tratadas con ART en comparación con las de las PVVS TN.

a Expresión representativa de IFN-γ en células T CD8+ de intervención no estimulada (gris), estimulada (azul) y con glutamato de 5 mm (rojo). Los datos resumidos muestran el % de IFN-γ+ en células T CD8+ después de la intervención con glutamato. b Expresión representativa de CCL5 en células T CD8+ de intervención no estimulada (gris), estimulada (azul) y glutamato de 5 mm (rojo). Los datos resumidos muestran CCL5+% en células T CD8+ después de la intervención con glutamato. c Expresión representativa de IFN-γ en células TVM de intervención no estimulada (gris), estimulada (azul) y glutamato de 5 mm (rojo). Variaciones en el % de IFN-γ+ en células TVM después de la intervención con glutamato. d Expresión representativa de CCL5 en células TVM de intervención de glutamato no estimulada (gris), estimulada (azul) y de 5 mm (rojo). Los datos resumidos muestran CCL5+% en células TVM después de la intervención con glutamato. dl-Glu, dimetil dl-glutamato (clorhidrato). a – dn = 16 experimentos biológicamente independientes. Para la comparación no apareada se utilizó la prueba de Mann-Whitney (comparar rangos); **P < 0,01, ***P < 0,001 y ****P < 0,0001 y ns no significativamente.

Para identificar mejor los mecanismos por los cuales el glutamato inhibe la función de las células TVM, diseñamos varias intervenciones dirigidas a las vías metabólicas del glutamato como se resume en la Fig. 5a. El sistema Xc-, un transportador inverso de cistina-glutamato dependiente de Na+ en el citosol, es un heterodímero con enlaces disulfuro compuesto por SLC7A11 y SLC3A2 como subunidades de cadena ligera y pesada, respectivamente44. Erastin bloqueó la exportación de glutamato fuera de la célula al inhibir la actividad del sistema Xc45. Curiosamente, el tratamiento con Erastin, que bloqueó el transporte extracelular de glutamato (Fig. 9a complementaria), inhibió la producción de IFN-γ por las células TVM, aunque la secreción de CCL5 no se vio afectada significativamente (Fig. 5b). Por lo tanto, bloquear el transporte extracelular de glutamato podría inhibir la función de las células TVM.

a Vías metabólicas del glutamato y reactivos de intervención (cuadro rojo) involucrados en experimentos ex vivo (creado con BioRender.com.). b Los datos resumidos muestran IFN-γ+% y CCL5+% en células TVM después de la intervención de Erastin. n = 7 muestras biológicamente independientes. c Se evaluó el impacto del inhibidor de la glutamato sintasa MSO en la proporción de IFN-γ+% y CCL5+% en células TVM después de la intervención con glutamato. n = 6 muestras biológicamente independientes. d Los efectos de la intervención con glutamato sobre la proporción de IFN-γ+% y CCL5+% en células TVM se analizaron después del tratamiento con el inhibidor de glutamato deshidrogenasa (GLUD) R162. n = 10 muestras biológicamente independientes. e El efecto de la suplementación con asparagina sobre el % de IFN-γ+ y el % de CCL5+ en células TVM después de la intervención con glutamato. n = 10 muestras biológicamente independientes. f Impacto de la intervención con glutamato en la actividad de mTORC1, con gráfico de citometría de flujo de la expresión de mTOR(ser2448) y datos resumidos. n = 7 muestras biológicamente independientes. g Cambios en IFN-γ+% y CCL5+% en células TVM después del tratamiento con el activador mTORC1 MHY-1485 basado en la intervención de glutamato. n = 7 muestras biológicamente independientes. h Diagrama resumido de cómo el glutamato afecta la función anti-VIH-1 de las células TVM (creado con BioRender.com.). Se realizaron pruebas de rangos con signo de pares emparejados de Wilcoxon (para comparaciones de dos grupos). *P < 0,05, **P < 0,01 y ns no significativamente. Sulfato de galato de epigalocatequina EGCG, MSO l-metionina-dl-sulfoximina.

La evidencia acumulada ha resaltado la importancia del metabolismo de la glutamina en la regulación de la inmunidad mediada por células T46,47,48. Tras determinadas transformaciones intracelulares, la glutamina puede favorecer el metabolismo energético celular y regular las reacciones epigenéticas49,50. La infección por VIH-1 provoca cambios significativos en el metabolismo de la glutamina en las células T, con el consiguiente aumento de la secreción de glutamato51. Al mismo tiempo, la deficiencia de glutaminasa (GLS) aumenta la función efectora de las células CTL CD8+52. Se utilizó CB-839, un inhibidor de GLS, para bloquear la conversión de glutamina en glutamato. Los datos mostraron que los niveles de producción de IFN-γ y CCL5 no se vieron afectados significativamente en las células TVM (Figura complementaria 9b). Además, utilizamos l-metionina-dl-sulfoximina (MSO), un inhibidor de la glutamina sintetasa (GS), para inhibir la conversión de glutamato en glutamina. De manera similar, esta intervención no tuvo un efecto significativo sobre la función de las células TVM (Fig. 5c). Por tanto, la conversión de glutamato en glutamina mediante GLS y GS tuvo un efecto limitado sobre la función anti-VIH de las células TVM.

A continuación, examinamos las funciones de las vías metabólicas relacionadas con el glutamato en la inhibición de la función de las células TVM mediada por glutamato. El glutamato puede convertirse en α-KG mediante la glutamato deshidrogenasa (GLUD), un proceso que antagoniza la disfunción de las células T CD8+ mediante la glutaminolisis y el ciclo del ácido tricarboxílico (TCA)53,54. El tratamiento con inhibidores de GLUD, incluido R16255 o sulfato de galato de epigalocatequina (EGCG) 56, no rejuveneció pero inhibió aún más la función anti-VIH de las células TVM (Fig. 5d y Fig. Suplementaria 9c). Estos resultados sugieren que la conversión de glutamato en α-KG promovió la activación de las células TVM.

El glutamato también juega un papel central en el metabolismo de la asparagina. La asparagina sintetasa (ASNS) convierte el aspartato y la glutamina en asparagina y glutamato, respectivamente48. Por tanto, niveles elevados de glutamato inhiben la síntesis de asparagina. Curiosamente, la suplementación con Asn revirtió la inhibición funcional de las células TVM mediada por glutamato (Fig. 5e). Teniendo en cuenta que tanto α-KG como Asn pueden actuar como activadores metabólicos a través de la señalización de mTORC153,57,58, planteamos la hipótesis de que el glutamato inhibía la función de las células TVM al limitar la actividad de mTORC1 y el metabolismo celular posterior. El tratamiento con glutamato disminuyó la actividad de mTORC1, como lo demuestra la disminución de la fosforilación de mTOR (Ser2448)59 (Fig. 5f). El tratamiento con MHY-1485, un activador de mTORC1, revirtió eficazmente el efecto inhibidor del glutamato sobre la función de las células TVM (Fig. 5g y Fig. complementaria 9d). En resumen, el glutamato suprimió la función anti-VIH-1 de las células TVM a través de la vía mTORC1 in vitro (Fig. 5h).

La infección por VIH-1 induce profundas alteraciones metabólicas en el huésped, reprogramando así el sistema inmunológico. Para dilucidar los metabolitos relevantes para la funcionalidad de las células T CD8+ y el control viral en PLWH que reciben TAR, cuantificamos los metabolitos plasmáticos mediante LC-MS dirigida y analizamos sus asociaciones con las actividades anti-VIH-1 de las células T CD8+ y el reservorio de VIH-1. tamaño. Descubrimos que los niveles de glutamato en plasma eran más altos en las PLWH que recibían TAR que en los HC, lo que muestra una correlación positiva con el tamaño del reservorio viral y una correlación negativa con la capacidad secretora de CCL5 de las células T CD8+. Además, el glutamato inhibió la función anti-VIH-1 de las células T CD8+ a través de la vía mTORC1 in vitro. Estos hallazgos resaltan la represión mediada por glutamato de la función de las células T CD8+ como un mecanismo potencial para la persistencia del VIH-1 en las personas que viven con el VIH.

Varios estudios de cohortes de perfiles metabólicos han demostrado que los niveles plasmáticos de glutamato son significativamente más altos en las PLWH que en las HC60,61,62,63. Utilizando un ensayo dirigido de última generación, confirmamos que los niveles de glutamato en plasma estaban considerablemente elevados en las PLWH que recibían TAR en comparación con los de los HC. En una cohorte de África occidental, las PVVS que recibían terapia antirretroviral a largo plazo mostraron una tendencia hacia una mayor elevación del glutamato plasmático en comparación con los controles no tratados20. Además, los niveles de glutamato fueron más altos en el grupo de respuesta inmune (IR) que en el grupo de falta de respuesta inmune (INR)64. Al igual que en un informe anterior65, no observamos una asociación significativa entre los niveles de glutamato en plasma y los recuentos de células T CD4+. Los niveles alterados de glutamato están estrechamente asociados con la demencia relacionada con el VIH-1 y otros síntomas neurológicos66. Además, un estudio reciente demostró que las alteraciones en el metabolismo del glutamato están asociadas con el síndrome metabólico (MetS) en las PVVS67. Se necesitan más estudios sobre la relevancia clínica de los niveles elevados de glutamato en plasma en grandes cohortes.

Los niveles plasmáticos de glutamato fueron significativamente más altos en hombres que en mujeres. Se observó una correlación positiva entre los niveles de glutamato y el reservorio de VIH-1 en pacientes masculinos, pero no en mujeres. Curiosamente, estudios recientes han informado que los reservorios de VIH-1 exhiben diferencias basadas en el sexo; Las pacientes femeninas tenían significativamente menos células T CD4+ que albergaban ARN CA del VIH y virus con capacidad de replicación, según lo medido mediante un ensayo cuantitativo de crecimiento viral68,69. La interacción entre el metabolismo del glutamato y la persistencia del VIH-1 y su papel en las diferencias basadas en el sexo justifican más estudios.

El glutamato, un metabolito intermedio y un subproducto crucial de la glutaminolisis, sirve como fuente de energía junto con la glucólisis para la función efectora de las células T47,48,49. Al aplicar el análisis del transcriptoma unicelular, identificamos que las células TVM de pacientes tratados con ART exhibieron la mayor actividad del metabolismo del glutamato entre los diferentes subconjuntos de células T CD8+ y etapas de la enfermedad. Otros ensayos funcionales in vitro revelaron que la represión funcional de las células TVM mediada por glutamato no podía explicarse por los transportadores de glutamato o la conversión a glutamina y αKG. Sin embargo, la suplementación con Asn y la estimulación con un agonista de mTORC1 pueden compensar la represión funcional mediada por glutamato en las células TVM. Se requieren más estudios para comprender los efectos inhibidores del glutamato en la vía mTORC1.

Los metabolitos también pueden actuar directamente sobre las células reservorio del VIH-1. El reservorio del VIH-1 tiende a establecerse en células T CD4+ metabólicamente activas17, que suelen mostrar una activación significativa de la glutaminolisis26. Los estudios han demostrado que mTORC1 regula la latencia del VIH-170, y el uso de inhibidores de mTORC1 puede inhibir la reversión latente de las células en pacientes con VIH-171. Intervenir con el reservorio del VIH-1 mediando la vía mTORC1 durante la infección por VIH-1 tiene potencial para aplicación clínica72. Por lo tanto, apuntar al metabolismo del glutamato o mTORC1 proporciona múltiples efectos beneficiosos, como restaurar la función anti-VIH-1 de las células T CD8+ y mejorar la producción de VIH-1 a partir de las células reservorio.

Las células TVM tienen características innatas de inmunidad adaptativa y ejercen funciones efectoras rápidas, por lo que representan un ejecutor crucial para la vigilancia inmune73. Por ejemplo, las células TVM han sido implicadas en diversas condiciones patógenas, incluido el envejecimiento, la infección y el cáncer23. La investigación sobre células TVM humanas es interesante, pero enfrenta desafíos, como las dificultades en la caracterización fenotípica y la heterogeneidad del subconjunto de células74. Utilizando análisis transcripcional unicelular y validación de citometría de flujo, encontramos que CD45RA y EOMES se coexpresaban altamente en células T CD8+ positivas para panKIR y/o NKG2A, lo que unifica las dos estrategias comúnmente utilizadas para identificar células TVM humanas. Además, demostramos la heterogeneidad entre las células T NKG2A+ CD8+, lo que podría explicar las diferencias entre las células T KIR+ y NKG2A+ CD8+ informadas en un estudio reciente39. En particular, las células NKG2A+ TVM son fenotípicamente similares a las células KIR+ TVM, pero contrastan marcadamente con las células NKG2A+ no-TVM. En particular, NKG2A también se identifica como un punto de control inmunológico para el tratamiento de infecciones crónicas y cáncer75,76. Estos datos proporcionan información sobre el fenotipo y la heterogeneidad de las células TVM humanas.

Nuestro estudio tuvo varias limitaciones. Debido al diseño transversal, solo medimos los niveles de metabolitos en el plasma del paciente en el momento del muestreo. Por lo tanto, no fue posible determinar cambios dinámicos en los niveles de metabolitos y su asociación con el estado de la enfermedad. En resumen, nuestros hallazgos indican que el glutamato se correlaciona positivamente con el reservorio de VIH-1 y puede inhibir la función de las células T CD8+. Es prometedor como estrategia tanto para intervenir en los procesos metabólicos aberrantes de las personas que viven con el VIH como para eliminar el reservorio latente de VIH-1 para curar la enfermedad.

Inscribimos a pacientes con PLWH del Cuarto Hospital Popular de Nanning, Nanning, China. Los criterios de inclusión para las PVVS fueron los siguientes: (1) VIH-1 positivo confirmado, TAR exitoso > 2 años; (2) 18 a 65 años de edad; (3) ARN del VIH-1 en sangre indetectable < 20 copias/ml durante al menos 6 a 12 meses; y (4) recuento de células CD4 >250/ml dentro de los siete días posteriores a la recolección de la muestra clínica. Los criterios de exclusión fueron los siguientes: (1) aparición de infección oportunista; (2) coinfección con los virus de la hepatitis B o C; (3) embarazo; (4) uso de drogas ilícitas por vía intravenosa; (5) pérdida de peso > 10% en el último año; (5) índice de masa corporal (IMC) <18 o >25,0 kg/m2; y (6) otras comorbilidades comunes, incluidos trastornos convulsivos y enfermedades relacionadas con el hígado y los riñones. Se examinaron individuos adicionales utilizando los mismos criterios de inclusión y exclusión y se inscribieron para ensayos funcionales ex vivo. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Quinto Centro Médico del Hospital General Chino PLA 2016164D. Todos los pacientes firmaron un formulario de consentimiento informado.

El metanol y el acetonitrilo de grado LC-MS se adquirieron de Sigma (Nueva Jersey, EE. UU.). El ácido fórmico, el 3-NPH (trampa de 3-nitrofenilo), el EDC, la piridina y los componentes estándar se adquirieron de Aladdin Biochemical Technology Co. (Shanghai, China). De acuerdo con el protocolo del fabricante, colocamos 60 μm de plasma en un tubo de centrífuga de 2 ml, agregamos un volumen igual de acetonitrilo-agua al 50% y agitamos el tubo durante 5 minutos. Posteriormente, mezclamos la muestra con 60 μL de 3-NPH 200 mM en solución acuosa de metanol al 75% y 60 μL de EDC 120 mM (con 6% de piridina en metanol), colocamos el tubo en reposo a 40 °C durante 1 h. y se hizo vibrar el tubo una vez cada 5 min. Una vez completada la reacción, el sobrenadante se centrifugó a 1600 g durante 15 minutos a 4 °C y se sometió a análisis LC-MS. Se prepararon veinte miligramos del estándar de la misma manera y se diluyeron con ácido etacrínico al 50% para formar una serie estándar de soluciones con un gradiente de concentración. La separación cromatográfica se realizó utilizando un sistema Acquity UPLC (Waters, Massachusetts, EE. UU.) con una columna HSS T3 (2,1 mm x 100 mm, 1,8 μm, Waters). La separación cromatográfica se realizó a una temperatura de columna de 40 °C y un caudal de 0,30 ml/min. Composición de la fase móvil: A, agua (0,01% ácido fórmico) y B, acetonitrilo (0,01% ácido fórmico). Tiempo de ejecución: 5 min; Volumen de inyección: 10 µL.

Los datos de masa para los metabolitos plasmáticos se obtuvieron utilizando un espectrómetro de masas QTRAP 5500 QQQ (SCIEX, Framingham, EE. UU.) equipado con una fuente de iones por electropulverización en modos de monitoreo de reacciones múltiples (MRM). Los parámetros de conversión de MRM, potencial de despolimerización (DP) y energía de colisión (CE) para todos los metabolitos derivados se muestran en la (Tabla complementaria 4). La integración del pico de metabolitos se realizó utilizando el software MultiQuant (SCIEX). Se obtuvo una curva estándar mediante regresión lineal utilizando la concentración del estándar como coordenada horizontal y el área del pico como coordenada vertical. La concentración del metabolito objetivo se calculó utilizando una curva estándar.

La sangre periférica se recogió en tubos anticoagulados con ácido etilendiaminotetraacético. Las células mononucleares de sangre periférica (PBMC) se aislaron mediante centrifugación en gradiente de densidad Ficoll-Hypaque. Las PBMC aisladas se almacenaron en nitrógeno líquido. Las PBMC se resuspendieron y se incubaron en RPMI 1640 que contenía suero bovino fetal (FBS) al 10% a 37 °C y CO2 al 5% durante 2 h. Las funciones de las células CD8+ T y TVM se detectaron como se describe en nuestro estudio anterior24. Brevemente, los marcadores de superficie se tiñeron con anticuerpos monoclonales (mAb) durante 30 minutos a 4 °C. Para la tinción intracelular, las muestras se fijaron y permeabilizaron utilizando un conjunto de tampón de tinción de factor de transcripción/Foxp3 (Thermo Fisher Scientific Inc., Waltham, MA) y se tiñeron intracelularmente con los anticuerpos indicados durante 30 minutos a 4 °C. Las muestras teñidas se examinaron mediante citometría de flujo en un citómetro de flujo BD Canto II (BD Biosciences, San Diego, CA, EE. UU.). Los datos de citometría de flujo se analizaron utilizando el software FlowJo (versión 10.5.3; BD Biosciences). Las células TVM se identificaron con los marcadores pan-KIR/NKG2A+ CD45RA+ en células T CD8+ según estudios previos23,24,33,34,35.

Se utilizaron los siguientes anticuerpos o reactivos conjugados fluorescentemente para la citometría de flujo multicolor: APC/Fire 750 anti-CD3 (SK7), PerCP anti-CD8 (SK1), BV510 anti-CD45RA (HI100), PE-Cy7 anti-CD27 (O323) , BV421 anti-perforina (dG9), APC anti-IL-2 (MQ1-17H12), FITC anti-IFN-γ (4 S. B3) y BV421 anti-TNF-α (MAb11) de BioLegend (San Diego, CALIFORNIA); PerCP anti-CD4 (SK3), AF647 anti-GZMB (GB11), AF488 anti-GNLY (RB1), BV421 anti-CCL5 (2D5) y FITC anti-CD107a (H4A3) de BD Biosciences; PE anti-NKG2A (REA110), PE anti-KIR2D (DX27), PE anti-KIR3DL1 (DX9) y APC anti-NKG2A (REA110) de Miltenyi Biotec (Auburn, CA); FITC anti-CCL3 (CR3M) y AF647 anti-CCL4 (FL34Z3L) de Thermo Fisher Scientific Inc.; El tinte vivo/muerto se adquirió de Thermo Fisher Scientific Inc.

Los datos primitivos de scRNA-seq de células T CD8+ se purificaron a partir de PBMC de tres PLWH tratadas con ART, cinco PLWH sin tratamiento previo y cuatro individuos sanos. Los datos se descargaron del Archivo de Secuencia del Genoma del Centro de Datos del Instituto de Genómica de Beijing, Academia de Ciencias de China [http://bigd.big.ac.cn/gsa-human, código de acceso HRA00019032]. Las características clínicas críticas se muestran en la (Figura complementaria 3a). El método de generación de la matriz de expresión génica y los parámetros del control de calidad de los datos fueron los mismos que en un estudio anterior24 (Figura complementaria 3b). El paquete Scrublet (v.0.2.3) en Python (v.3.9.7) se aplicó a cada conjunto de datos para detectar dobletes potenciales con una tasa de doblete esperada del 6 %, y las celdas con puntuaciones superiores a 0,5 se consideraron dobletes y se filtraron. . La matriz de expresión génica se normalizó utilizando la función NormalizeData en el software Seurat.

Los 12 conjuntos de datos scRNA-seq se ensamblaron en conjuntos de datos integrados utilizando el paquete Seurat. La eliminación de los efectos por lotes y la generación de aproximación y proyección múltiple uniforme (UMAP) se realizaron de la misma manera que en nuestro trabajo anterior24. En resumen, el conjunto de datos integrado se generó con dos funciones (FindIntegrationAnchors e IntegrateData) y luego se sometió a reducción de dimensionalidad y agrupación no supervisada siguiendo el proceso estándar de Seurat. En el análisis de componentes principales, el número total de PC fue 50, la dimensionalidad reducida se estableció entre 1 y 30 para la agrupación y la resolución fue 0,35.

El conjunto completo de genes de vías se descargó de la base de datos KEGG (//www.kegg.jp) y se seleccionaron los conjuntos de genes de 85 vías relacionadas con el metabolismo. Se utilizó un total de 1.716 genes metabólicos en estas vías para sustituir los genes de variante alta anteriores y volver a agrupar todas las células. Finalmente, se generaron grupos metabólicos basados en las dimensiones originales de umap40,41,42. Utilizamos la función FindMarkers para calcular genes expresados diferencialmente (DEG) utilizando la prueba de suma de rangos de Wilcoxon y ajustamos los valores de P con la corrección de Bonferroni. Se seleccionaron DEG con un cambio logarítmico (log2FC)> 0,25 y valores de P ajustados <0,05 y se cruzaron con el conjunto de genes metabólicos para obtener un total de 117 genes. Estos genes se agruparon según sus rutas metabólicas, se calculó la expresión promedio y se dibujaron mapas de calor. Las puntuaciones funcionales se calcularon utilizando la función AddModuleScore en el paquete Seurat, incluidos los conjuntos de genes KEGG y GO. El conjunto de genes KEGG se obtuvo del sitio web de KEGG mencionado anteriormente; el conjunto de genes GO se obtuvo de GSEA (//www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp). Se realizaron pruebas de suma de rangos para comparar las diferencias en puntuaciones funcionales y expresión genética entre los grupos.

Se sembraron PBMC a una densidad de 100 x 104 células por pocillo en placas de 96 pocillos. Se emplearon diferentes estrategias de estimulación según el objetivo experimental y la detección del objetivo, de la siguiente manera: Para la producción de GZMB, PRF y GNLY, no se realizó ninguna estimulación. Para la producción de CCL3, CCL4 y CCL5, las células se estimularon con 50 ng/ml de IL-15 durante 48 h y 1 μg/ml de anti-CD3, 1 μg/ml de anti-CD28 y 1 μg/ml de anti-CD49d. , y se agregaron 500 UI/mL de IL-2 6 h antes del final de la estimulación. Para la producción de IL-2, IFNγ, TNFα y CD107a, las células se estimularon con 20 ng/ml de IL-12, 10 ng/ml de IL-15 y 20 ng/ml de IL-18 durante 48 h. Se añadió anticuerpo anti-CD107a 6 h antes del final de la estimulación77. Para bloquear la secreción de citocinas, se añadió Golgi Plug 6 h antes del final de la estimulación. Después de la estimulación, las células se recogieron y se sometieron a tinción basada en citometría de flujo para detectar el antígeno de la superficie celular y el antígeno intracelular. La función celular se evaluó basándose en la expresión de moléculas efectoras.

Estimulamos las PBMC con IL-15 (50 ng/mL) durante 48 h (adición simultánea de metabolitos o reactivos de intervención metabólica), IL-2 (500 UI/mL), anti-CD3 (1 ng/mL), anti-CD28 (1 ng/ml) o anti-CD49d (1 ng/ml) durante 6 h para detectar la expresión intracelular de CCL5 e IFN-γ. La parada de Golgi se añadió simultáneamente al medio 6 h antes de la recolección para detectar citoquinas intracelulares.

Los anticuerpos IL-2 e IL-15 humanos recombinantes, CD3 antihumano (clon OKT3), CD28 antihumano (clon CD28.2) y CD49d antihumano (clon 9F10) se adquirieron de BioLegend. PRMI-1640 sin l-glutamina se adquirió de Sigma-Aldrich (R0883). En los experimentos ex vivo se utilizaron los siguientes metabolitos y reactivos de intervención metabólica: dimetil dl-glutamato (C3762, APEBIO, EE. UU.), l-glutamina (A8461, APEBIO, EE. UU.), Erastin (HY-15763, MCE, EE. UU.), CB -839 (B4799, APEBIO, EE. UU.), L-metionina-dl-sulfoximina (B8591, APEBIO, EE. UU.), R162 (HY-103096, MCE, EE. UU.), L-asparagina (HY-N0667, MCE, EE. UU.) y MHY1485 (SML0810, Sigma, EE. UU.). Las concentraciones de los reactivos de intervención metabólica utilizados en los experimentos fueron las siguientes: erastina, 10 μmol; CB-839, 1 µmol; 1-metionina-dl-sulfoximina, 1 mmol; R162, 20 µmol; MHY-1485, 10 µmol.

Según la distribución de los datos, se realizó una transformación log10 cuando se compararon los niveles de múltiples metabolitos. Para el análisis estadístico se utilizó GraphPad Prism versión 8.3.0 (GraphPad Software Inc., San Diego, CA, EE. UU.). El histograma se muestra como la media con un IC del 95%. Para la comparación estadística de los dos grupos, se utilizó la prueba de rangos con signo de pares emparejados de Wilcoxon para datos emparejados y la prueba de Mann-Whitney (comparar rangos) para datos no emparejados. Se utilizaron análisis de correlación de Spearman no paramétricos para examinar la correlación entre los metabolitos y otros parámetros. La significación estadística se estableció en P <0,05.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen del informe de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Se puede acceder a los datos de origen principales utilizados para realizar el análisis scRNA-seq con el número de acceso http://bigd.big.ac.cn/gsa-human, código de acceso HRA000190. Los datos de origen se proporcionan en los Datos complementarios 1.

Se puede acceder al código fuente utilizado para reproducir nuestro análisis previa solicitud razonable del autor correspondiente.

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Este estudio fue apoyado por el Fondo de Capacitación Juvenil Destacada del Hospital General del EPL de China (número de subvención 2019-JQPY-009), la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (subvenciones 81721002), la Fundación de Ciencias Naturales de Beijing (n.º 7222171), la Fundación Programa Nova (N° 20220484135), y Proyecto Grupo Nacional de Innovación (N° 413FZT).

Estos autores contribuyeron igualmente: You-Yuan Wang, Cheng Zhen, Wei Hu.

Escuela de Medicina del EPL chino, Beijing, China

You-Yuan Wang, Tao Yang, Jin-Wen Song, Ruonan Xu, Ming Shi, Fu-Sheng Wang y Chao Zhang

Departamento de Enfermedades Infecciosas, Quinto Centro Médico del Hospital General Chino PLA, Centro Nacional de Investigación Clínica de Enfermedades Infecciosas, Beijing, China

You-Yuan Wang, Cheng Zhen, Hui-Huang Huang, Ming-Ju Zhou, Jing Li, Yu-Long Fu, Peng Zhang, Xiao-Yu Li, Tao Yang, Jin-Wen Song, Xing Fan, Yan-Mei Jiao, Ruonan Xu, Ji-Yuan Zhang, Chun-Bao Zhou, Jin-Hong Yuan, Lei Huang, Ming Shi, Fu-Sheng Wang y Chao Zhang

Departamento de Emergencias, Quinto Centro Médico del Hospital Chino PLA, Beijing, China

weihu

Centro de tratamiento clínico del SIDA de Guangxi, Cuarto Hospital Popular de Nanning, Nanning, China

Yan-Jun Li, Jun Zou, Si-Run Meng, Ya-Qin Qin, Fu-Sheng Wang y Chao Zhang

Instituto de Investigación Médica, Centro Científico Fronterizo de Inmunología y Metabolismo, Hospital Zhongnan de la Universidad de Wuhan, Universidad de Wuhan, Wuhan, China

Liang Cheng

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F.-SW y CZ concibieron la investigación, supervisaron el trabajo realizado y trabajaron con Y.-YW y WH para construir los diagramas y escribir el manuscrito. Los participantes fueron inscritos por Y.-JL y H.-HH. Las muestras de PBMC fueron recolectadas y aisladas por JZ, S.-RM e Y.-QQ. Los datos clínicos fueron recolectados por Y.-YW, WH y MJ-Z. . Los experimentos de citometría de flujo fueron realizados por Y.-YW, WH, JL, M.-JZ, Y.-LF, X.-YL y TY con el soporte técnico de C.-BZ y J.-HY. Los datos de ScRNA-seq fueron analizado por CZ y PZ; J.-WS, XF, Y.-MJ, R.-NX, J.-YZ, LC y LH editaron el manuscrito y proporcionaron comentarios y retroalimentación. F.-SW y MS gestionaron el equipo del proyecto y supervisaron la recopilación de datos. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Correspondencia a Fu-Sheng Wang o Chao Zhang.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Communications Biology agradece a Kai Deng y a los demás revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Editores principales: Zhijuan Qiu y Karli Montague-Cardoso. Un archivo de revisión por pares está disponible.

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Wang, YY., Zhen, C., Hu, W. et al. El glutamato elevado impide las respuestas de las células T CD8 + anti-VIH-1 en personas infectadas por el VIH-1 que reciben terapia antirretroviral. Común Biol 6, 696 (2023). https://doi.org/10.1038/s42003-023-04975-z

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Recibido: 12 de diciembre de 2022

Aceptado: 24 de mayo de 2023

Publicado: 07 de julio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-04975-z

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