Elucidating the role of interleukin-17F in cutaneous T-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Inappropriately regulated expression of interleukin (IL)-17A is associated with the development of inflammatory diseases and cancer. However, little is known about the role of other IL-17 family members in carcinogenesis. Here, we show that a set of malignant T-cell lines established from patients with cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) spontaneously secrete IL-17F and that inhibitors of Janus kinases and Signal transducer and activator of transcription 3 are able to block that secretion. Other malignant T-cell lines produce IL-17A but not IL-17F. Upon activation, however, some of the malignant T-cell lines are able to coexpress IL-17A and IL-17F, leading to formation of IL-17A/F heterodimers. Clinically, we demonstrate that IL-17F messenger RNA expression is significantly increased in CTCL skin lesions compared with healthy donors and patients with chronic dermatitis. IL-17A expression is also increased and a significant number of patients express high levels of both IL-17A and IL-17F. Concomitantly, we observed that the expression of the IL-17 receptor is significantly increased in CTCL skin lesions compared with control subjects. Importantly, analysis of a historic cohort of 60 CTCL patients indicates that IL-17F expression is associated with progressive disease. These findings implicate IL-17F in the pathogenesis of CTCL and suggest that IL-17 cytokines and their receptors may serve as therapeutic targets.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».