Early Differentiated CD138highMHCII+IgG+ Plasma Cells Express CXCR3 and Localize into Inflamed Kidneys of Lupus Mice
Notice bibliographique
Résumé
Humoral responses are central to the development of chronic autoimmune diseases such as systemic lupus erythematosus. Indeed, autoantibody deposition is responsible for tissue damage, the kidneys being one of the main target organs. As the source of pathogenic antibodies, plasma cells are therefore critical players in this harmful scenario, both at systemic and local levels. The aim of the present study was to analyze plasma cells in NZB/W lupus mice and to get a better understanding of the mechanisms underlying their involvement in the renal inflammation process. Using various techniques (i.e. flow cytometry, quantitative PCR, ELISpot), we identified and extensively characterized three plasma cell intermediates, according to their B220/CD138/MHCII expression levels. Each of these cell subsets displays specific proliferation and antibody secretion capacities. Moreover, we evidenced that the inflammation-related CXCR3 chemokine receptor is uniquely expressed by CD138(high)MHCII(+) plasma cells, which encompass both short- and long-lived cells and mostly produce IgG (auto)antibodies. Expression of CXCR3 allows efficient chemotactic responsiveness of these cells to cognate chemokines, which production is up-regulated in the kidneys of diseased NZB/W mice. Finally, using fluorescence and electron microscopy, we demonstrated the presence of CD138(+)CXCR3(+)IgG(+) cells in inflammatory areas in the kidneys, where they are very likely involved in the injury process. Thus, early differentiated CD138(high)MHCII(+) rather than terminally differentiated CD138(high)MHCII(low) plasma cells may be involved in the renal inflammatory injury in lupus, due to CXCR3 expression and IgG secretion.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».