Tracking the Recruitment of Diabetogenic CD8+ T-Cells to the Pancreas in Real Time
Notice bibliographique
Résumé
Development of autoimmune diabetes in both humans and mice is preceded by a prolonged period of inflammation of pancreatic islets by autoreactive T-cells. Noninvasive imaging techniques, including positron-emission tomography and optical or magnetic resonance imaging, have been used to track the recruitment of lymphocytes to sites of inflammation. These techniques, however, rely on labeling strategies that are non-antigen specific and do not allow specific tracking of the recruitment of autoreactive lymphocytes. Here we describe an antigen-specific magnetic label to selectively target a prevalent population of diabetogenic CD8(+) T-cells that contribute to the progression of insulitis to overt diabetes in NOD mice. Superparamagnetic nanoparticles coated with multiple copies of a high-avidity peptide/major histocompatibility complex ligand of these T-cells (NRP-V7/K(d)) are endocytosed by CD8(+) T-cells in an antigen-specific manner. Using these T-cells as probes, we show that inflammation of pancreatic islets by autoreactive T-cells can be detected in real time by magnetic resonance imaging. This study demonstrates the feasibility of visualizing the presence of ongoing autoimmune responses noninvasively.
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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) | 0,000 | 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 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 ».