Human basophils interact with memory T cells to augment Th17 responses
Notice bibliographique
Résumé
Basophils are a rare population of granulocytes that have long been associated with IgE-mediated and Th2-associated allergic diseases. However, the role of basophils in Th17 and/or Th1 diseases has not been reported. In the present study, we report that basophils can be detected in the mucosa of Th17-associated lung and inflammatory bowel disease and accumulate in inflamed colons containing large quantities of IL-33. We also demonstrate that circulating basophils increased memory Th17 responses. Accordingly, IL-3- or IL-33-activated basophils amplified IL-17 release in effector memory T cells (T(EM)), central memory T cells (T(CM)), and CCR6(+) CD4 T cells. More specifically, basophils promoted the emergence of IL-17(+)IFN-γ(-) and IL-17(+)IFN-γ(+), but not IL-17(-)IFN-γ(+) CD4 T cells in T(EM) and T(CM). Mechanistic analysis revealed that the enhancing effect of IL-17 production by basophils in T(EM) involved the ERK1/2 signaling pathway, occurred in a contact-independent manner, and was partially mediated by histamine via H(2) and H(4) histamine receptors. The results of the present study reveal a previously unknown function for basophils in augmenting Th17 and Th17/Th1 cytokine expression in memory CD4 T cells. Because basophils accumulated in inflamed inflammatory bowel disease tissues, we propose that these cells are key players in chronic inflammatory disorders beyond Th2.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,009 | 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 ».