Double negative <scp>T</scp>reg cells promote nonmyeloablative bone marrow chimerism by inducing <scp>T</scp>‐cell clonal deletion and suppressing <scp>NK</scp> cell function
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of immune tolerance and prevention of chronic rejection remain major goals in clinical transplantation. In bone marrow (BM) transplantation, T cells and NK cells play important roles for graft rejection. In addition, graft-versus-host-disease (GVHD) remains a major obstacle for BM transplantation. In this study, we aimed to establish mixed chimerism in an irradiation-free condition. Our data indicate that adoptive transfer of donor-derived T-cell receptor (TCR) αβ(+) CD3(+) CD4(-) CD8(-) NK1.1(-) (double negative, DN) Treg cells prior to C57BL/6 to BALB/c BM transplantation, in combination with cyclophosphamide, induced a stable-mixed chimerism and acceptance of C57BL/6 skin allografts but rejection of third-party C3H (H-2k) skin grafts. Adoptive transfer of CD4(+) and CD8(+) T cells, but not DN Treg cells, induced GVHD in this regimen. The recipient T-cell alloreactive responsiveness was reduced in the DN Treg cell-treated group and clonal deletions of TCRVβ2, 7, 8.1/2, and 8.3 were observed in both CD4(+) and CD8(+) T cells. Furthermore, DN Treg-cell treatment suppressed NK cell-mediated BM rejection in a perforin-dependent manner. Taken together, our results suggest that adoptive transfer of DN Treg cells can control both adoptive and innate immunities and promote stable-mixed chimerism and donor-specific tolerance in the irradiation-free regimen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».