Follicular helper T cell signature in type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The strong genetic association between particular HLA alleles and type 1 diabetes (T1D) indicates a key role for CD4+ T cells in disease; however, the differentiation state of the responsible T cells is unclear. T cell differentiation originally was considered a dichotomy between Th1 and Th2 cells, with Th1 cells deemed culpable for autoimmune islet destruction. Now, multiple additional T cell differentiation fates are recognized with distinct roles. Here, we used a transgenic mouse model of diabetes to probe the gene expression profile of islet-specific T cells by microarray and identified a clear follicular helper T (Tfh) cell differentiation signature. Introduction of T cells with a Tfh cell phenotype from diabetic animals efficiently transferred diabetes to recipient animals. Furthermore, memory T cells from patients with T1D expressed elevated levels of Tfh cell markers, including CXCR5, ICOS, PDCD1, BCL6, and IL21. Defects in the IL-2 pathway are associated with T1D, and IL-2 inhibits Tfh cell differentiation in mice. Consistent with these previous observations, we found that IL-2 inhibited human Tfh cell differentiation and identified a relationship between IL-2 sensitivity in T cells from patients with T1D and acquisition of a Tfh cell phenotype. Together, these findings identify a Tfh cell signature in autoimmune diabetes and suggest that this population could be used as a biomarker and potentially targeted for T1D interventions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».