Abrogation of ICOS/ICOS ligand costimulation in NOD mice results in autoimmune deviation toward the neuromuscular system
Notice bibliographique
Résumé
NOD mice spontaneously develop insulin-dependent diabetes around 10-40 wk of age. Numerous immune gene variants contribute to the autoimmune process. However, genes that direct the autoimmune response toward β cells remain ill defined. In this study, we provide evidence that the Icos and Icosl genes contribute to the diabetes process. Protection from diabetes in ICOS(-/-) and ICOSL(-/-) NOD mice was unexpectedly associated with the development of an autoimmune disorder of the neuro-muscular system, characterized by myositis, sensory ganglionitis and, to a reduced extent, inflammatory infiltrates in the CNS. This syndrome was reproduced upon adoptive transfer of CD4(+) and CD8(+) T cells from diseased donors to naïve NOD.scid recipients. Our data further show that protection from diabetes results from defective activation of autoimmune diabetogenic effector T cells in ICOS(-/-) NOD mice, whereas acceleration of diabetes in BDC2.5 ICOS(-/-) NOD mice is induced by a dominant defect in Treg. Taken together, our findings indicate that costimulation signals play a key role in regulating immune tolerance in peripheral tissues and that the ICOS/ICOSL costimulatory pathway influences the balance between Treg and diabetogenic effector T cells.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».