Coinhibitory T-Cell Signaling in Islet Allograft Rejection and Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Autoaggressive T cells directed against insulin secreting pancreatic beta-cells mediate the development of type 1 diabetes. Islet transplantation offers superior glycemic control over exogenous insulin, but chronic immunosuppression limits its broad application. Pathogenic T cells are also important in allograft rejection. Inducing and maintaining antigen-specific peripheral T-cell tolerance toward beta-cells is an attractive strategy to prevent autoimmune disease, and to facilitate treatment of diabetes with islet allografts without long-term immunosuppression. Recent efforts have focused on blocking costimulatory T-cell signals for tolerance induction. Although costimulatory blockade can prolong graft survival, true immunological tolerance remains elusive. Costimulatory signals may even be required for the maintenance of peripheral tolerance. The discovery of novel coinhibitory T-cell pathways, including CTLA-4, PD-1, and BTLA, offers an alternative approach. Stimulating negative T cell cosignals alone or in combination may help induce tolerance. The focus of this review is to summarize the strategies directed at turning off the immune response by exploiting these negative cosignaling pathways in tolerance induction in islet transplantation. Activating several coinhibitory pathways together may be synergistic in preventing pathogenic T-cell responses. Tolerance induction will likely rely on understanding the balance of positive and negative signals affecting the state of T-cell activation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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)
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 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 ».