Donor double‐negative Treg promote allogeneic mixed chimerism and tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Bone marrow (BM) transplantation is an efficient approach to develop donor-specific tolerance and prevent chronic rejection. Allogeneic BM transplantation is limited by donor T cell-mediated graft-versus-host disease, requirement of cytoreduction and high numbers of BM cells. In addition of these drawbacks, recent studies demonstrate that not only T cells, but also NK cells can mediate BM rejection, and long-term mixed chimerism depends on NK cell tolerance. Thus, NK cell is another potential barrier against engraftment of BM and an important target in efforts to induce transplant tolerance. We have previously identified a novel type of Treg with the phenotype TCRalphabeta+CD3+CD4-CD8- (double-negative, DN). We and others have demonstrated that DN-Treg can effectively suppress anti-donor T cell responses. In this study, we found that donor-derived DN-Treg can suppress NK cell-mediated allogeneic BM graft rejection in both parent-to-F1 and fully MHC-mismatched BM transplantation models. Perforin and FasL in DN-Treg play important roles in the suppression of NK cells. Furthermore, adoptive transfer of DN-Treg can promote a stable mixed chimerism and donor-specific tolerance without inducing graft-versus-host disease. These results demonstrate a potential approach to control innate immune responses and promote allogeneic BM engraftment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».