LTβR and CD40: working together in dendritic cells to optimize immune responses
Notice bibliographique
Résumé
Generating an immune response tailored to destroy an infecting organism while limiting bystander damage involves guiding T-cell activation using a variety of cues taken from the immunogen (antigen type, dose, and persistence, accompanying danger signals) as well as the host (tissue environment, T-cell frequency, and affinity for antigen). Dendritic cells (DCs) serve as translators of much of this information and are critically required for effective pathogen and tumor clearance. Moreover, dysregulation of DC activation can lead to autoimmunity. Inhibition of the lymphotoxin (LT) and CD40 pathways has been shown to be effective at quieting inflammation in settings where DC-T-cell interactions are key instigators of disease progression. In this review, we compare and contrast the CD40 and LT pathways in the context of receptor/ligand expression, signal transduction, and DC biology. We provide evidence that these two pathways play complementary roles in DC cytokine secretion, thus indirectly shaping the nature of the CD8(+) T-cell response to foreign antigen. Given the distinct role of these pathways in the context of DC function, we propose that dual therapies targeted at both the CD40 and LTβ receptor may have therapeutic potential in silencing DC-driven autoimmunity or in promoting tumor clearance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».