IL-10 Has A Distinct Immunoregulatory Effect on Naive and Active T Cell Subsets
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin-10 (IL-10) has been identified as a key immunomodulatory cytokine on T cells. However, both immunosuppressive and immunostimulatory effects of IL-10 on T cells also have been reported. The discrepancy between these in vitro effects of IL-10 may be due to the different T cells (naive vs. active or resting active T cells) used under various experimental conditions in these studies. Therefore, it is necessary to clearly define the IL-10 effect on T cell subsets in their different statuses. In this study, we used a molecularly defined T cell system, the ovalbumin (OVA)-specific CD4(+) and CD8(+) T cells from transgenic OT-I and OT-II mice expressing OVA-specific T cell receptor (TCR). We investigated the effect of IL-10 on these OVA-specific T cell subsets in their different statuses (i.e., naive and active T cells). Our data demonstrate that IL-10 has distinct immunoregulatory effects on naive and active T cell subsets. IL-10 inhibits active CD4(+) T cell proliferation, whereas it stimulates and suppresses active CD8(+) T cell proliferation and cytotoxicity, respectively. IL-10-treated dendritic cells (DCs) stimulate anergic cytotoxic T lymphocyte-associated molecule-4 (CTLA)-4-expressing CD4(+) T cell responses possibly through downregulation of major histocompetibility complex (MHC) class II and costimulatory molecule expression on DCs. The anergic CD4(+) T cells suppress T cell proliferation mainly through a CTLA-4-mediated pathway. The distinct role of IL-10 on T cell subsets may be useful in designing T cell-based immunotherapy of cancer and infectious diseases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».