The exposure of autoantigens by microparticles underlies the formation of potent inflammatory components: the microparticle‐associated immune complexes
Notice bibliographique
Résumé
Immunoglobulins, antigens and complement can assemble to form immune complexes (IC). ICs can be detrimental as they propagate inflammation in autoimmune diseases. Like ICs, submicron extracellular vesicles termed microparticles (MP) are present in the synovial fluid from patients affected with autoimmune arthritis. We examined MPs in rheumatoid arthritis (RA) using high sensitivity flow cytometry and electron microscopy. We find that the MPs in RA synovial fluid are highly heterogeneous in size. The observed larger MPs were in fact MP-containing ICs (mpICs) and account for the majority of the detectable ICs. These mpICs frequently express the integrin CD41, consistent with platelet origin. Despite expression of the Fc receptor FcγRIIa by platelet-derived MPs, we find that the mpICs form independently of this receptor. Rather, mpICs display autoantigens vimentin and fibrinogen, and recognition of these targets by anti-citrullinated peptide antibodies contributes to the production of mpICs. Functionally, platelet mpICs are highly pro-inflammatory, eliciting leukotriene production by neutrophils. Taken together, our data suggest a unique role for platelet MPs as autoantigen-expressing elements capable of perpetuating formation of inflammatory ICs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».