Inflammatory Effects of Ex Vivo Human Th17 Cells Are Suppressed by Regulatory T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Th17 cells are proinflammatory cells associated with many immune-mediated diseases. Major factors limiting the study of human Th17 cells are the lack of an accepted method for their in vitro differentiation or for isolation of a homogenous population of Th17 cells that do not cosecrete IFN-gamma. To overcome these hurdles, we established a novel method to isolate in vivo differentiated Th17 cells from peripheral blood by sorting CD161(+)CCR4(+)CCR6(+)CXCR3(-)CD4(+) T cells. The resulting cells produce high levels of IL-17 but not IFN-gamma, express high levels of retinoic acid-related orphan receptor variant 2, and maintain this phenotype upon expansion. Ex vivo Th17 cells exhibit a low cytotoxic potential and are hyporesponsive to polyclonal anti-CD3/anti-CD28 stimulation. Importantly, ex vivo Th17 cells were susceptible to suppression by both naive and memory regulatory T cells (Tregs), which inhibited production of IL-17, IL-22, and CXCL8. Moreover, Tregs suppressed the antifibrotic effects of Th17 cells in a wound-healing model. These findings provide new tools for the study of normal and pathological functions of bona fide Th17 cells in humans. They also provide new insight into the cross-talk between Th17 cells and immune and nonimmune cells, and they establish the paradigm that adoptive Treg-based therapies may effectively limit Th17-mediated inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».