<i>In Vivo</i> Peripheral Blood Proinflammatory T Cells in Patients with Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous reports have shown an increase in peripheral blood mononuclear cells' (PBMC) Th17 cell subpopulation and tumor necrosis factor-α (TNF-α) secretion after in vitro stimulation with anti-CD3/CD28 or phorbol myristate acetate/ionomycin in ankylosing spondylitis (AS). The aim of our study was to determine whether there is a Th17 polarization not subjected to in vitro stimulation in patients with AS. METHODS: Nonstimulated PBMC were analyzed from 46 patients with AS, including 7 (15.2%) receiving tumor necrosis factor-α (TNF-α) inhibitors, 20 patients with rheumatoid arthritis, and 25 healthy controls. The surface phenotype of freshly isolated PBMC was determined by flow cytometry. Th1, Th2, Th17, and Treg subsets were defined as CD3+CD4+IFN-γ+, CD3+CD4+IL-4+, CD3+CD4+IL-17A+, and CD3+CD4+FoxP3+, respectively. Serum cytokines and interleukin 8 (IL-8) levels were quantified by Luminex technology. RESULTS: The percentages of Th17 and Th1 cells in AS were higher than in healthy controls (7.4% ± 1.8% vs 0.7% ± 0.2% and 4.0% ± 1.3% vs 1.1% ± 0.3%, respectively; p < 0.0001). Th17 and Th1 cell subsets in patients taking TNF-α inhibitors were lower than in those naive to such therapeutics and similar to healthy controls. Serum levels of IL-6, IL-17A, TNF-α, and IL-8 were significantly higher in patients with AS compared to controls. CONCLUSION: The percentages of Th17 and Th1 cells in PBMC without in vitro stimulation, as well as cytokine and IL-8 levels, were significantly increased in patients with AS compared with healthy controls. These T cell subsets and cytokine profiles of patients with AS taking TNF-α inhibitors were similar to those of healthy controls.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».