Tr1 Cells, but Not Foxp3+ Regulatory T Cells, Suppress NLRP3 Inflammasome Activation via an IL-10–Dependent Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
The two best-characterized types of CD4(+) regulatory T cells (Tregs) are Foxp3(+) Tregs and Foxp3(-) type 1 regulatory (Tr1) cells. The ability of Foxp3(+) Tregs and Tr1 cells to suppress adaptive immune responses is well known, but how these cells regulate innate immunity is less defined. We discovered that CD44(hi)Foxp3(-) T cells from unmanipulated mice are enriched in Tr1 cell precursors, enabling differentiation of cells that express IL-10, as well as Tr1-associated cell surface markers, CD49b and LAG-3, and transcription factors, cMaf, Blimp-1, and AhR. We compared the ability of Tr1 cells versus Foxp3(+) Tregs to suppress IL-1β production from macrophages following LPS and ATP stimulation. Surprisingly, Tr1 cells, but not Foxp3(+) Tregs, inhibited the transcription of pro-IL-1β mRNA, inflammasome-mediated activation of caspase-1, and secretion of mature IL-1β. Consistent with the role for IL-10 in Tr1 cell-mediated suppression, inhibition of inflammasome activation and IL-1β secretion was abrogated in IL-10R-deficient macrophages. Moreover, IL-1β production from macrophages derived from Nlrp3(A350V) knockin mice, which carry a mutation found in cryopyrin-associated periodic syndrome patients, was suppressed by Tr1 cells but not Foxp3(+) Tregs. Using an adoptive transfer model, we found a direct correlation between Tr1 cell engraftment and protection from weight loss in mice expressing a gain-of-function NLRP3. Collectively, these data provide the first evidence for a differential role of Tr1 cells and Foxp3(+) Tregs in regulating innate immune responses. Through their capacity to produce high amounts of IL-10, Tr1 cells may have unique therapeutic effects in disease-associated inflammasome activation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».