<scp>MPLA</scp> shows attenuated pro‐inflammatory properties and diminished capacity to activate mast cells in comparison with <scp>LPS</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monophosphoryl lipid A (MPLA), a nontoxic TLR4 ligand derived from lipopolysaccharide (LPS), is used clinically as an adjuvant in cancer, hepatitis, and malaria vaccines and in allergen-specific immunotherapy. Nevertheless, its cell-activating effects have not been analyzed in a comprehensive direct comparison including a wide range of different immune cells. Therefore, the objective of this study was the side-by-side comparison of the immune-modulating properties of MPLA and LPS on different immune cells. METHODS: Immune-activating properties of MPLA and LPS were compared in human monocytes and mast cells (MCs), a mouse endotoxin shock model (ESM), and mouse bone marrow (BM)-derived myeloid dendritic cells (mDCs), T cells (TCs), B cells, and MCs. RESULTS: In a mouse in vivo ESM and a human ex vivo monocyte activation test (MAT), MPLA induced the same cytokine secretion pattern as LPS (ESM: IL-6, IL-12, TNF-α; MAT: IL-1β, IL-6, TNF-α), albeit at lower levels. Mouse mDCs and ex vivo isolated B cells stimulated with MPLA required a higher threshold to induce TRIF-dependent cytokine secretion (IL-1β, IL-6, IL-10, and TNF-α) than did LPS-stimulated cells. In mDC:DO11.10 CD4 TC cocultures, stimulation with MPLA, but not with LPS, resulted in enhanced OVA-specific IL-4 and IL-5 secretion from DO11.10 CD4 TCs. Unexpectedly, in both human and mouse MCs, MPLA, unlike LPS, did not elicit secretion of pro-inflammatory cytokines. CONCLUSIONS: Compared to LPS, MPLA induced a qualitatively similar, but less potent pro-inflammatory immune response, but was unable to activate human or mouse MCs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».