Tuning of CD40–CD154 Interactions in Human B-Lymphocyte Activation: A Broad Array of In Vitro Models for a Complex In Vivo Situation
Notice bibliographique
Résumé
Naive and memory B-lymphocyte populations can be activated through the binding of CD154 to CD40, a receptor that is constitutively expressed on the surface of these cells. Models based on the in vitro stimulation of human B lymphocytes through CD40 have greatly contributed to our understanding of the human immune response in healthy individuals and patients suffering from immune disorders. The nature of the engineered CD40 ligands is as diverse as the in vitro models used in studies of CD40-activated B lymphocytes. Monoclonal anti-CD40 antibodies, recombinant CD154 proteins, soluble CD154(+) membranes as well as CD154(+) cell lines have turned out to be very useful tools, and are still in use today. As for any receptor-ligand interaction, parameters such as duration and strength of contact, timing, affinity, and receptor density are major determinants of CD40 binding by CD154 or anti-CD40. Furthermore, variation in the intensity of CD40 stimulation has been shown to influence proliferation, differentiation and immunoglobulin secretion of human hybridomas, B-cell lines, tonsil and blood B lymphocytes. The objective of this review is to present an overview of the great diversity of CD40 agonists used in in vitro models of B-lymphocyte activation, with a particular emphasis on variations in the resulting strength of CD40 signaling generated by these models. A better understanding of these models could open up new avenues for the rational use of human B lymphocytes as antigen-presenting cells in cellular therapies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».