Interleukin‐10 limits the expansion of immunoregulatory CD4<sup>−</sup>CD8<sup>−</sup> T cells in autoimmune‐prone non‐obese diabetic mice
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T cells appear to show great potential for use in cellular therapy. In particular, CD4(-)CD8(-) (double negative (DN)) T cells, which compose 1-3% of the total number of T lymphocytes, exhibit prominent antigen-specific immune tolerance properties and confer immune tolerance in models of allografts and xenografts. We have recently shown that autoimmune-diabetes-prone mice carry fewer DN T cells and that this phenotype contributes to autoimmune-prone diabetes susceptibility, suggesting that increasing DN T-cell number in autoimmune-prone individuals may be of therapeutic interest. To achieve this goal, we must first determine whether the remaining DN T cells in autoimmune-prone mice are functional. In addition, we must identify the parameters that regulate the numbers of DN T cells. Herein, we evaluate the immunoregulatory properties of DN T cells in the autoimmune-prone non-obese diabetic (NOD) genetic background. Using 3A9 TCR transgenic mice, we show that DN T cells from both diabetes-resistant B10.Br and genetically autoimmune-prone NOD.H2(k) mice show an equivalent immunoregulatory potential on a per cell basis. However, upon stimulation, there is a 10-fold increase in the number of 3A9 TCR transgenic DN T cells that produce interleukin 10 (IL-10) from NOD.H2(k) mice in comparison with B10.Br mice. We further showed that IL-10 facilitates DN T-cell apoptosis and thus may regulate the number of DN T cells. Taken together, our results show that, although reduced in number, DN T cells from mice carrying an autoimmune-prone genetic background exhibit a potent cytotoxic potential and that DN T-cell expansion is regulated, at least in part, by IL-10.
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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 | 0,000 | 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 ».