Increasing Donor Chimerism and Inducing Tolerance to Islet Allografts by Post-Transplant Donor Lymphocyte Infusion
Notice bibliographique
Résumé
Inducing donor chimerism is the most consistently successful approach to achieve transplant tolerance. We found that a low level of donor chimerism, which was induced by a relatively non-toxic approach, induced donor-specific tolerance to islet allografts in chemically induced diabetic mice. However, a similar level of donor chimerism could not protect donor islet allografts in non-obese diabetic (NOD) mice that spontaneously developed autoimmune diabetes. Rejection of donor islet allografts in diabetic NOD mice with a low level of donor chimerism was mediated by recurrent autoimmunity. We used post-transplant donor lymphocyte infusion (DLI) to increase donor chimerism and to induce tolerance to islet allografts. DLI significantly increased donor chimerism and promoted donor-specific tolerance to islet allografts in diabetic NOD mice. Self-tolerance to islet autoantigens was restored and restoring self-tolerance is mediated by immunoregulation. Thus, our data showed that adoptive immunotherapy with post-transplant DLI after establishing a low level of donor chimerism as a platform enhances donor chimerism, induces donor-specific tolerance to islet allografts and restores self-tolerance in the setting of autoimmune diabetes. Our data also showed that central tolerance is not sufficient to induce tolerance and peripheral tolerance through immunoregulation for restoring self-tolerance is required in the setting of autoimmune diabetes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».