Preventative role of interleukin-17 producing regulatory T helper type 17 (Treg17) cells in type 1 diabetes in non-obese diabetic mice
Notice bibliographique
Résumé
T helper type 17 (Th17) cells have been shown to be pathogenic in autoimmune diseases; however, their role in type 1 diabetes (T1D) remains inconclusive. We have found that Th17 differentiation of CD4(+) T cells from BDC2·5 T cell receptor transgenic non-obese diabetic (NOD) mice can be driven by interleukin (IL)-23+IL-6 to produce large amounts of IL-22, and these cells induce T1D in young NOD mice upon adoptive transfer. Conversely, polarizing these cells with transforming growth factor (TGF)-β+IL-6 led to non-diabetogenic regulatory Th17 (Treg 17) cells that express high levels of aryl hydrocarbon receptor (AhR) and IL-10 but produced much reduced levels of IL-22. The diabetogenic potential of these Th17 subsets was assessed by adoptive transfer studies in young NOD mice and not NOD.severe combined immunodeficient (SCID) mice to prevent possible transdifferentiation of these cells in vivo. Based upon our results, we suggest that both pathogenic Th17 cells and non-pathogenic regulatory Treg 17 cells can be generated from CD4(+) T cells under appropriate polarization conditions. This may explain the contradictory role of Th17 cells in T1D. The IL-17 producing Treg 17 cells offer a novel regulatory T cell population for the modulation of autoimmunity.
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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 | 0,000 | 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 ».