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Enregistrement W2022252236 · doi:10.3389/fimmu.2014.00007

Regulatory Dendritic Cells for Immunotherapy in Immunologic Diseases

2014· review· en· W2022252236 sur OpenAlexafffund
John Gordon, Yanna Ma, Laura Churchman, Sara Gordon, Wojciech Dawicki

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFOXP3Dendritic cellImmunologyIL-2 receptorAntigen-presenting cellRegulatory T cellBiologyImmunotherapyCell biologyEffectorContext (archaeology)T cellAntigenImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recognize well the abilities of dendritic cells to activate effector T cell (Teff cell) responses to an array of antigens and think of these cells in this context as pre-eminent antigen-presenting cells, but dendritic cells are also critical to the induction of immunologic tolerance. Herein, we review our knowledge on the different kinds of tolerogenic or regulatory dendritic cells that are present or can be induced in experimental settings and humans, how they operate, and the diseases in which they are effective, from allergic to autoimmune diseases and transplant tolerance. The primary conclusions that arise from these cumulative studies clearly indicate that the agent(s) used to induce the tolerogenic phenotype and the status of the dendritic cell at the time of induction influence not only the phenotype of the dendritic cell, but also that of the regulatory T cell responses that they in turn mobilize. For example, while many, if not most, types of induced regulatory dendritic cells lead CD4(+) naïve or Teff cells to adopt a CD25(+)Foxp3(+) Treg phenotype, exposure of Langerhans cells or dermal dendritic cells to vitamin D leads in one case to the downstream induction of CD25(+)Foxp3(+) regulatory T cell responses, while in the other to Foxp3(-) type 1 regulatory T cells (Tr1) responses. Similarly, exposure of human immature versus semi-mature dendritic cells to IL-10 leads to distinct regulatory T cell outcomes. Thus, it should be possible to shape our dendritic cell immunotherapy approaches for selective induction of different types of T cell tolerance or to simultaneously induce multiple types of regulatory T cell responses. This may prove to be an important option as we target diseases in different anatomic compartments or with divergent pathologies in the clinic. Finally, we provide an overview of the use and potential use of these cells clinically, highlighting their potential as tools in an array of settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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