Peptide immunotherapy in allergic asthma generates IL-10–dependent immunological tolerance associated with linked epitope suppression
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of patients with allergic asthma using low doses of peptides containing T cell epitopes from Fel d 1, the major cat allergen, reduces allergic sensitization and improves surrogate markers of disease. Here, we demonstrate a key immunological mechanism, linked epitope suppression, associated with this therapeutic effect. Treatment with selected epitopes from a single allergen resulted in suppression of responses to other ("linked") epitopes within the same molecule. This phenomenon was induced after peptide immunotherapy in human asthmatic subjects and in a novel HLA-DR1 transgenic mouse model of asthma. Tracking of allergen-specific T cells using DR1 tetramers determined that suppression was associated with the induction of interleukin (IL)-10(+) T cells that were more abundant than T cells specific for the single-treatment peptide and was reversed by anti-IL-10 receptor administration. Resolution of airway pathophysiology in this model was associated with reduced recruitment, proliferation, and effector function of allergen-specific Th2 cells. Our results provide, for the first time, in vivo evidence of linked epitope suppression and IL-10 induction in both human allergic disease and a mouse model designed to closely mimic peptide therapy in humans.
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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 ».