The blood-brain barrier induces differentiation of migrating monocytes into Th17-polarizing dendritic cells
Notice bibliographique
Résumé
Trafficking of antigen-presenting cells into the CNS is essential for lymphocyte reactivation within the CNS compartment. Although perivascular dendritic cells found in inflammatory lesions are reported to polarize naive CD4+ T lymphocytes into interleukin-17-secreting-cells, the origin of those antigen-presenting cells remains controversial. We demonstrate that a subset of CD14+ monocytes migrate across the inflamed human blood-brain barrier (BBB) and differentiate into CD83+CD209+ dendritic cells under the influence of BBB-secreted transforming growth factor-beta and granulocyte-macrophage colony-stimulating factor. We also demonstrate that these dendritic cells secrete interleukin-12p70, transforming growth factor-beta and interleukin-6 and promote the proliferation and expansion of distinct populations of interferon-gamma-secreting Th1 and interleukin-17-secreting Th17 CD4+ T lymphocytes. We further confirmed the abundance of such dendritic cells in situ, closely associated with microvascular BBB-endothelial cells within acute multiple sclerosis lesions, as well as a significant number of CD4+ interleukin-17+ T lymphocytes in the perivascular infiltrate. Our data support the notion that functional perivascular myeloid CNS dendritic cells arise as a consequence of migration of CD14+ monocytes across the human BBB, through the concerted actions of BBB-secreted transforming growth factor-beta and granulocyte-macrophage colony-stimulating factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».