Involvement of T Helper 17 Cells in D-Penicillamine–Induced Autoimmune Disease in Brown Norway Rats
Notice bibliographique
Résumé
Idiosyncratic drug reactions (IDRs) are poorly understood, but their clinical characteristics suggest that they are immune mediated. Penicillamine-induced autoimmunity in Brown Norway rats has been utilized as an animal model for mechanistic studies of one type of IDR because it closely mimics the autoimmune syndromes that it causes in humans. Our previous work suggested that it is T-cell mediated. It has been shown that T helper 17 (Th17) cells play a central role in many types of autoimmune diseases. This study was designed to test whether Th17 cells are involved in the pathogenesis of penicillamine-induced autoimmunity and to establish an overall serum cytokine/chemokine profile for this IDR. In total, 24 serum cytokines/chemokines were determined and revealed a dynamic process. In sick animals, interleukin (IL) 6 and transforming growth factor-β1, known to be driving forces of Th17 differentiation, were consistently increased at both early and late stages of penicillamine treatment; however, no significant changes in these cytokines were observed in animals that did not develop autoimmunity. IL-17, a characteristic cytokine produced by Th17 cells, was increased in sick animals at both the messenger RNA and serum protein level. In addition, serum concentrations of IL-22, another characteristic cytokine produced by Th17 cells, were found to be elevated. Furthermore, the percentage of IL-17-producing CD4 T cells was significantly increased but only in sick animals. These data strongly suggest that Th17 cells are involved in penicillamine-induced autoimmunity. Such data provide important mechanistic clues that may help to predict which drug candidates will cause a relatively high incidence of such autoimmune IDRs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».