Negative feedback control of the autoimmune response through antigen-induced differentiation of IL-10–secreting Th1 cells
Notice bibliographique
Résumé
Regulation of the immune response to self- and foreign antigens is vitally important for limiting immune pathology associated with both infections and hypersensitivity conditions. Control of autoimmune conditions can be reinforced by tolerance induction with peptide epitopes, but the mechanism is not currently understood. Repetitive intranasal administration of soluble peptide induces peripheral tolerance in myelin basic protein (MBP)-specific TCR transgenic mice. This is characterized by the presence of anergic, interleukin (IL)-10-secreting CD4(+) T cells with regulatory function (IL-10 T reg cells). The differentiation pathway of peptide-induced IL-10 T reg cells was investigated. CD4(+) T cells became anergic after their second encounter with a high-affinity MBP peptide analogue. Loss of proliferative capacity correlated with a switch from the Th1-associated cytokines IL-2 and interferon (IFN)-gamma to the regulatory cytokine IL-10. Nevertheless, IL-10 T reg cells retained the capacity to produce IFN-gamma and concomitantly expressed T-bet, demonstrating their Th1 origin. IL-10 T reg cells suppressed dendritic cell maturation, prevented Th1 cell differentiation, and thereby created a negative feedback loop for Th1-driven immune pathology. These findings demonstrate that Th1 responses can be self-limiting in the context of peripheral tolerance to a self-antigen.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».