Control of In Vivo Collateral Damage Generated by T Cell Immunity
Notice bibliographique
Résumé
An ongoing dilemma faced during an immune response is generating an effective, often proinflammatory response to eliminate pathogens and/or infected cells while also minimizing collateral damage to adjacent noninfected tissues. The factors limiting bystander cell injury during an Ag-specific immune response in vivo are largely unknown. In this study, using an in vivo model of islet transplants in TCR transgenic mice, we show that both CD4 and CD8 T cells do have the capacity to inflict adjacent tissue damage and that this injury is greatly enhanced in sensitized hosts. CD4 T cell-mediated killing of specific and bystander cells occurred via different mechanisms. Unlike specific target cell killing, CD4-mediated bystander injury required tissue Fas expression and was inhibited with anti-IFN-γ Ab treatment in vivo. Moreover, bystander cell injury was not entirely nonspecific but rather required, in naive recipients, that the MHC allele expressed by the bystanders was self. Importantly, the coinhibitor programmed death-1 plays an important role in restraining bystander cell injury mediated either by defined TCR transgenic T cells or by polyclonal T cell populations. Thus, the differential requirements for specific versus bystander cell injury suggest that there are opportunities for inhibiting immune pathology without compromising Ag-specific immunity in vivo.
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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) | 0,001 | 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 ».