DISTINCT ROLES OF IL-10 IN REGULATION OF PEANUT ALLERGY (140.10)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To evaluate the role of IL-10 in regulation of peanut-driven cytokine production in peanut allergic, sensitized, and clinically tolerant human populations. Methods: Eighteen clinically peanut allergic, 8 sensitized, and 29 peanut non-allergic individuals between 6-45y were studied. PBMC were stimulated with peanut Ag alone, and in the presence of rIL-10 or anti-IL-10R neutralising Ab in short-term primary cultures. Peanut-driven Type 1, Type 2, and regulatory cytokine response profiles were quantified by ELISA. Results: IL-10 production in response to peanut-specific stimulation was higher in peanut allergic than non-allergic individuals. Exogenous rIL-10 abrogates peanut-driven cytokine production in peanut allergics. Blocking endogenous IL-10 function has no impact on recall Type 2 cytokine responses in non-allergics. Among peanut allergics, anti-IL-10R treatment during Ag stimulation enhanced both Th2 and Th1 recall responses. Conclusion: IL-10 and the IL-10R play no detectable role in preventing initiation of peanut specific food allergy, but may be important in limiting the intensity of peanut specific Th2 and pro-inflammatory responses in peanut allergic individuals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».