Control of type 1 diabetes by CD4<sup>+</sup>Foxp3<sup>+</sup> regulatory T cells: lessons from mouse models and implications for human disease
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a revival of the concept of CD4(+) regulatory T (T(reg)) cells as being a central control point in various immune responses, including autoimmune responses and immunity to transplants, allergens, tumours and infectious microbes. The current literature suggests that T(reg) cells are diverse in their phenotype and mechanism(s) of action, and as such, may constitute a myriad of naturally occurring and induced T cell precursors with variable degrees of regulatory potential. In this review, we summarize research from various laboratories, including our own, showing that CD4(+)Foxp3(+) T(reg) cells are critical in the control of type 1 diabetes (T1D) in mouse models and humans. In this review, we also discuss cellular and molecular determinants that impact CD4(+)Foxp3(+) T(reg) cell development and function and consequential resistance to organ-specific autoimmune disease. Recent advances in the use of CD4(+)Foxp3(+) T(reg) cellular therapy to promote immunological tolerance in the absence of long-term generalized immunosuppression are also presented.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».