Interplay between CD45RA+ regulatory T cells and TNF- in the regulation of human Th17 differentiation
Notice bibliographique
Résumé
The balance between effector CD4(+) T cells secreting IL-17 (T(h)17) and regulatory T cells (Treg) plays an important role in autoimmune disorders that include rheumatoid arthritis (RA) and Crohn's disease. Tumor necrosis factor (TNF)-alpha is a key pro-inflammatory cytokine that contributes to disease pathogenesis. We investigated the interplay between CD45RA(+) Treg and TNF-alpha in the regulation of human T(h)17 differentiation. We found that CD45RA(+) Treg promoted while TNF-alpha inhibited naive CD4(+) T-cell differentiation into IL-17 and CCL20 co-expressing T(h)17 cells without influencing their IL-22 release. Unexpectedly, CD45RA(+) Treg depletion abrogated TNF-alpha suppressive function. Finally, dendritic cell-derived TNF-alpha suppressed the development of IL-17(+)CCL20(+) expressing T(h)17 cells. In conclusion, CD45RA(+) Treg positively governs human T(h)17 development, which is impaired by TNF-alpha. We propose that TNF-alpha may represent a negative feedback mechanism to control IL-17/CCL20- but not IL-22-associated autoimmune pathologies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».