Artery Tertiary Lymphoid Organs Control Aorta Immunity and Protect against Atherosclerosis via Vascular Smooth Muscle Cell Lymphotoxin β Receptors
Notice bibliographique
Résumé
Tertiary lymphoid organs (TLOs) emerge during nonresolving peripheral inflammation, but their impact on disease progression remains unknown. We have found in aged Apoe(-/-) mice that artery TLOs (ATLOs) controlled highly territorialized aorta T cell responses. ATLOs promoted T cell recruitment, primed CD4(+) T cells, generated CD4(+), CD8(+), T regulatory (Treg) effector and central memory cells, converted naive CD4(+) T cells into induced Treg cells, and presented antigen by an unusual set of dendritic cells and B cells. Meanwhile, vascular smooth muscle cell lymphotoxin β receptors (VSMC-LTβRs) protected against atherosclerosis by maintaining structure, cellularity, and size of ATLOs though VSMC-LTβRs did not affect secondary lymphoid organs: Atherosclerosis was markedly exacerbated in Apoe(-/-)Ltbr(-/-) and to a similar extent in aged Apoe(-/-)Ltbr(fl/fl)Tagln-cre mice. These data support the conclusion that the immune system employs ATLOs to organize aorta T cell homeostasis during aging and that VSMC-LTβRs participate in atherosclerosis protection via ATLOs.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».