Activated Conventional T-Cells Are Present in Langerhans Cell Histiocytosis Lesions Despite the Presence of Immune Suppressive Cytokines
Notice bibliographique
Résumé
Langerhans cell histiocytosis (LCH) lesions are characterized by neoplastic CD1a(+)/Langerin(+) histiocytes (LCH-cells) and display many features of chronic inflammation. Cancer cells can escape immune-surveillance through intra-tumoral secretion of immune-suppressive cytokines. We therefore studied by immunohistochemistry the local cytokine milieu and phenotypic characteristics of T-cells and LCH-cells present in LCH lesions collected from 25 therapy naïve patients. LCH biopsies predominantly expressed interleukin-10 (IL-10) (10/25), transforming growth factor-beta (TGF-β) (9/25), or both cytokines (6/25). The absolute number of CD3(+)T-cells and the CD3(+)FOXP3(-) conventional cell (T-CONV) versus the CD3(+)FOXP3(+) regulatory T-cell (T-REG) was comparable for each suppressive cytokine profile (5:1). IL-10-expressing lesions contained, however, a higher proportion of T-CONV expressing the activation markers CD25 98% (38%-100%) and inducible costimulatory molecule (ICOS) 86% (47%-100%) than lesions wherein solely TGF-β was detected (CD25(+) 20% (6%-54%); ICOS(+) 29% (7%-51%)). Virtually all T-REG expressed CD25 and ICOS in IL-10 lesions, whereas TGF-β(+) lesions contained a lower proportion of ICOS(+) T-REG (P=0.05). IL-10(+) lesions contained more LCH-cells expressing high intensity of ICOS ligand (ICOSL) compared with TGF-β(+) lesions (P=0.03). ICOS expression by lesion-infiltrating T-CONV and T-REG positively correlated to the extent of ICOSL expression by LCH-cells (P=0.004). Our study points out that the combined detection of interlesional IL-10 and ICOSL expression by LCH-cells is associated with the highest prevalence of activated T-CONV. Immune profiling of LCH-affected tissues obtained at the time of diagnosis may set the stage for the development of new types of therapies, which aim at local boosting of immune cells that recognize and eliminate neoplastic LCH-cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».