γδ T Cells Are Essential Effectors of Type 1 Diabetes in the Nonobese Diabetic Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
γδ T cells, a lineage of innate-like lymphocytes, are distinguished from conventional αβ T cells in their Ag recognition, cell activation requirements, and effector functions. γδ T cells have been implicated in the pathology of several human autoimmune and inflammatory diseases and their corresponding mouse models, but their specific roles in these diseases have not been elucidated. We report that γδ TCR(+) cells, including both the CD27(-)CD44(hi) and CD27(+)CD44(lo) subsets, infiltrate islets of prediabetic NOD mice. Moreover, NOD CD27(-)CD44(hi) and CD27(+)CD44(lo) γδ T cells were preprogrammed to secrete IL-17, or IFN-γ upon activation. Adoptive transfer of type 1 diabetes (T1D) to T and B lymphocyte-deficient NOD recipients was greatly potentiated when γδ T cells, and specifically the CD27(-) γδ T cell subset, were included compared with transfer of αβ T cells alone. Ab-mediated blockade of IL-17 prevented T1D transfer in this setting. Moreover, introgression of genetic Tcrd deficiency onto the NOD background provided robust T1D protection, supporting a nonredundant, pathogenic role of γδ T cells in this model. The potent contributions of CD27(-) γδ T cells and IL-17 to islet inflammation and diabetes reported in this study suggest that these mechanisms may also underlie human T1D.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».