Chemokines and Their Receptors in Islet Allograft Rejection and as Targets for Tolerance Induction
Notice bibliographique
Résumé
Graft rejection is a major barrier to successful outcome of transplantation surgery. Islet transplantation introduces insulin secreting tissue into type 1 diabetes mellitus recipients, relieving patients from exogenous insulin injection. However, insulitis of grafted tissue and allograft rejection prevent long-term insulin independence. Leukocyte trafficking is necessary for the launch of successful immune responses to pathogen or allograft. Chemokines, small chemotactic cytokines, direct the migration of leukocytes through their interaction with chemokine receptors found on cell surfaces of immune cells. Unique receptor expression of leukocytes, and the specificity of chemokine secretion during various states of immune response, suggest that the extracellular chemokine milieu specifically homes certain leukocyte subsets. Thus, only those leukocytes required for the current immune task are attracted to the inflammatory site. Chemokine blockade, using antagonists and monoclonal antibodies directed against chemokine receptors, is an emerging and specific immunosuppressive strategy. Importantly, chemokine blockade may potentiate tolerance induction regimens to be used following transplantation surgery, and prevent the need for life-long immunosuppression of islet transplant recipients. Here, the role for chemokine blockade in islet transplant rejection and tolerance is reviewed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».