Interferon-γ and Donor MHC Class I Control Alternative Macrophage Activation and Activin Expression in Rejecting Kidney Allografts: A Shift in the Th1-Th2 Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Organ allografts deficient in interferon-gamma (Ifng) or major histocompatibility complex (MHC) class I products develop accelerated necrosis when rejection develops, depending on perforin and granzymes. Thus Ifng-induced donor class I products deliver inhibitory signals to host inflammatory cells. We used microarrays to investigate whether Ifng-induced donor class I products also control inflammation patterns in mouse kidney allografts. Compared to wild-type (WT) allografts, many transcripts were increased in both Ifng-deficient allografts (Ifng-suppressed transcripts [GSTs]) and class I-deficient allografts (class I-suppressed transcripts [CISTs]), with 73% overlap between GSTs and CISTs. Some GSTs and CISTs reflected increased necrosis, including known injury-induced transcripts. However, many GSTs and CISTs were independent of perforin, granzymes and necrosis, and were associated with alternative macrophage activation (AMA) (e.g. arginase I [Arg1], macrophage elastase [Mmp12] and macrophage mannose receptor 1 [Mrc1]). AMA transcripts were induced despite absence of host interleukin (IL)4 and IL13 receptors. The AMA inducer may be activins, whose genes (inhibin A [InhbA] and inhibin B [InhbB]) were increased in all allografts with AMA. We conclude that in allograft rejection, Ifng acts via donor Ifng receptors (Ifngr) to induce donor class Ia and Ib products, which engage host inflammatory cells to limit perforin-granzyme-mediated damage and prevent AMA associated with inhibition of activin expression. Thus, Ifng may control T helper type 2 (Th2) cell inflammation by induction of class I products.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».