TRAIL Death Receptor-4, Decoy Receptor-1 and Decoy Receptor-2 Expression on CD8+ T Cells Correlate with the Disease Severity in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid Arthritis (RA) is a chronic autoimmune inflammatory disorder. Although the pathogenesis of disease is unclear, it is well known that T cells play a major role in both development and perpetuation of RA through activating macrophages and B cells. Since the lack of TNF-Related Apoptosis Inducing Ligand (TRAIL) expression resulted in defective thymocyte apoptosis leading to an autoimmune disease, we explored evidence for alterations in TRAIL/TRAIL receptor expression on peripheral T lymphocytes in the molecular mechanism of RA development. METHODS: The expression of TRAIL/TRAIL receptors on T cells in 20 RA patients and 12 control individuals were analyzed using flow cytometry. The correlation of TRAIL and its receptor expression profile was compared with clinical RA parameters (RA activity scored as per DAS28) using Spearman Rho Analysis. RESULTS: While no change was detected in the ratio of CD4+ to CD8+ T cells between controls and RA patient groups, upregulation of TRAIL and its receptors (both death and decoy) was detected on both CD4+ and CD8+ T cells in RA patients compared to control individuals. Death Receptor-4 (DR4) and the decoy receptors DcR1 and DcR2 on CD8+ T cells, but not on CD4+ T cells, were positively correlated with patients' DAS scores. CONCLUSIONS: Our data suggest that TRAIL/TRAIL receptor expression profiles on T cells might be important in revelation of RA pathogenesis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».