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Enregistrement W2164460355 · doi:10.3899/jrheum.101377

Natural Killer-22 Cells in the Synovial Fluid of Patients with Rheumatoid Arthritis Are an Innate Source of Interleukin 22 and Tumor Necrosis Factor-α

2011· article· en· W2164460355 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Ren, Zhitao Feng, Zhuo Lv, Xiao‐Guang Chen, Juan Li

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanfang Hospital
Mots-clésPerforinInterleukin 21Tumor necrosis factor alphaGranzymeImmunologyGranzyme BMedicineInterleukin 12Granzyme ACytokineNatural killer cellLymphokine-activated killer cellJanus kinase 3Interleukin 15Synovial fluidInterleukinCytotoxic T cellBiologyImmune systemT cellCD8In vitroPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the role of natural killer (NK)-22 cells in the pathogenesis of rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Using flow cytometry, the proportions of NK-22 cells and intracellular contents of perforin, granzyme B, and interferon-γ (IFN-γ) were determined in the peripheral blood (PB) and synovial fluid (SF) of patients with RA and healthy individuals. The levels of interleukin 22 (IL-22) and tumor necrosis factor-α (TNF-α) in the NK-22 supernatant and gene expressions were measured using ELISA and QuantiGene Plex assay, respectively. The effect of NK-22 supernatant on the proliferation of fibroblast-like synoviocytes (FLS) and recombinant human IL-22 (rhIL-22) on the production of monocyte chemoattractant protein 1 (MCP-1) by RA FLS was detected using the yellow tetrazolium salt method and ELISA, respectively. The relationship between the proportions of NK-22 cells and disease activity was analyzed. RESULTS: NKp44 and CCR6 were expressed in a larger population of SF NK cells than in the PB NK cells of patients with RA. NK-22 cells produce low content of perforin, granzyme B, and IFN-γ. NK-22 cells in vitro can secrete IL-22 and TNF-α and there was increased messenger RNA coding for IL-22 and TNF-α. NK-22 supernatant can induce the proliferation of RA FLS. Addition of IL-22 antibody plus TNF-α antibody inhibited the proliferation of FLS induced by the NK-22 supernatant. Both rhIL-22 1 ng/ml and rhIL-22 10 ng/ml induced the production of MCP-1 by RA FLS. The NK-22 proportions were positively correlated with disease activity. CONCLUSION: NK-22 cells are increased in patients with RA and might play a role in the pathogenesis of RA through the production of IL-22 and TNF-α. The proportion of NK-22 cells and disease activity were highly correlated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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