Patients with posttraumatic stress disorder exhibit an altered phenotype of regulatory T cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regulatory T cells (Tregs) play a key role in immune homeostasis in vivo. Tregs have a critical role in preventing the development of autoimmune diseases and defects in Treg function are implicated in various autoimmune disorders. Individuals with posttraumatic stress disorder (PTSD) have higher prevalence of autoimmune disorders than the general population. We hypothesized that war veterans with PTSD would exhibit a decreased number and/or altered phenotype of Tregs. METHODS: We analyzed peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of patients with PTSD (N = 21) (mean age = 45.9) and age-matched healthy controls (N = 23) (mean age = 45.7) to determine the proportion of Tregs and their phenotype according to the expression of CD127 and HLA-DR markers which describe the differentiation stages of Tregs. In addition, we analyzed the expression of membrane ectoenzyme CD39 on Tregs of the study groups, an important component of the suppressive machinery of Tregs. RESULTS: We found no differences in the proportion of Tregs between PTSD patients and controls, but PTSD patients had a higher percentage of CD127(-)HLA-DR(-) Tregs and a lower percentage of CD127(lo)HLA-DR(+) Tregs compared to controls. There was no difference in expression of CD39 on Tregs of the study groups. CONCLUSIONS: Although the proportions of Tregs in PTSD patients were unchanged, we found that they exhibit a different phenotype of Tregs that might be less suppressive. Impaired differentiation and function of Tregs is likely involved in disruption of immune homeostasis in PTSD.
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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) | 0,002 | 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 ».