T regulatory cell therapy in transplantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: There is great hope that cellular therapy with regulatory T cells (Tregs) will be an effective way to induce alloantigen specific tolerance, ultimately allowing for reduction or elimination of nonspecific immunosuppression. In the past, considerable effort was focused on defining the optimal ways to isolate and expand Tregs from peripheral or cord blood. Now that expansion of therapeutically relevant numbers of Tregs is feasible, we need to consider what is going to happen to the cells when they are transferred in vivo. RECENT FINDINGS: For optimal function, Tregs must be able to traffic to the correct location(s) and, despite the presence of immunosuppressive therapy, live long enough to transfer their regulatory function to recipient T cells. Within the Treg pool, there are also functionally specialized subsets, identified by chemokine receptor expression and/or cytokine production, which control their trafficking and relative ability to suppress different types of T helper cells, respectively. Recent findings imply that the plasticity of appropriately obtained populations of Tregs may not be of as great concern as previously suggested. Experimental data have also provided evidence as to how one might design adjunctive treatment that best supports the viability and function of Tregs after transfer. SUMMARY: Knowledge of how Tregs work in transplantation comes from studies that do not recapitulate how these cells will be used in humans. There is a need to develop better preclinical models to study how the in-vivo function of human Tregs can be optimized to ensure they can meet the challenge of inducing transplantation tolerance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».