Macrophage Migration Inhibitory Factor: A Downregulator of Early T Cell-Dependent IFN-γ Responses in <i>Plasmodium chabaudi adami</i> (556 KA)-Infected Mice
Notice bibliographique
Résumé
Neutralization of macrophage migration inhibitory factor (MIF) increases anti-tumor cytotoxic T cell responses in vivo and IFN-γ responses in vitro, suggesting a plausible regulatory role for MIF in T cell activation. Considering that IFN-γ production by CD4(+) T cells is pivotal to resolve murine malaria and that secretion of MIF is induced by Plasmodium chabaudi adami parasites, we investigated the effect of MIF deficiency on the infection with this pathogen. Infections with P. c. adami 556 KA parasites were more efficiently controlled in MIF-neutralized and MIF-deficient (knockout [KO]) BALB/c mice. The reduction in parasitemia was associated with reduced production of IL-4 by non-T/non-B cells throughout patent infection. At day 4 postinfection, higher numbers of activated CD4(+) cells were measured in MIF KO mice, which secreted more IFN-γ, less IL-4, and less IL-10 than did CD4(+) T cells from wild-type mice. Enhanced IFN-γ and decreased IL-4 responses also were measured in MIF KO CD4(+) T cells stimulated with or without IL-12 and anti-IL-4 blocking Ab to induce Th1 polarization. However, MIF KO CD4(+) T cells efficiently acquired a Th2 phenotype when stimulated in the presence of IL-4 and anti-IL-12 Ab, indicating normal responsiveness to IL-4/STAT6 signaling. These results suggest that by promoting IL-4 responses in cells other than T/B cells during early P. c. adami infection, MIF decreases IFN-γ secretion in CD4(+) T cells and, additionally, has the intrinsic ability to render CD4(+) T cells less capable of acquiring a robust Th1 phenotype when stimulated in the presence of IL-12.
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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) | 0,001 | 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 ».