Immunoglobulin subclass determines ability of immunoglobulin (Ig)G to capture and activate neutrophils presented as normal human IgG or disease-associated anti-neutrophil cytoplasm antibody (ANCA)-IgG
Notice bibliographique
Résumé
Immunoglobulin G (IgG) is a potent neutrophil stimulus, particularly when presented as anti-neutrophil cytoplasm antibody (ANCA) in ANCA-associated vasculitis. We assessed whether IgG subclasses had differential effects on neutrophil activation and whether differences were dependent on specific Fc-receptor engagement. Using a physiologically relevant flow model, we compared adhesion of neutrophils to different subclasses of normal IgG coated onto solid surfaces, with adhesion of neutrophils treated with different subclasses of soluble ANCA IgG to P-selectin surfaces or endothelial cells (EC). Normal IgG captured flowing neutrophils efficiently in the order IgG3 > IgG1 > IgG2 > IgG4. Fc-receptor blockade reduced capture, IgG3 being more dependent on CD16 and IgG1/2 on CD32. Blockade of the integrin CD18 reduced neutrophil spreading, while inhibition of calcium-dependent signalling reduced both capture and spreading, suggesting that both were active processes. Neutrophils treated with ANCA IgG subclasses 1, 3 and 4 showed stabilization of adhesion to P-selectin surfaces and EC. ANCA changed neutrophil behaviour from rolling to static adhesion and the potency of the subclasses followed the same pattern as above: IgG3 > IgG1 > IgG4. Blockade of Fc receptors resulted in neutrophils continuing to roll, i.e. they were not ANCA-activated; differential utilization of Fc receptor by particular IgG subclasses was not as apparent as during neutrophil capture by normal IgG. IgG3 is the most effective subclass for inducing neutrophil adhesion and altered behaviour, irrespective of whether the IgG is surface bound or docks onto neutrophil surface antigens prior to engaging Fc receptors. Engagement of Fc receptors underpins these responses; the dominant Fc receptor depends on IgG subclass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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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 ».