TLR Agonists That Induce IFN-β Abrogate Resident Macrophage Suppression of T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Resident tissue macrophages (Mφs) continually survey the microenvironment, ingesting Ags and presenting them on their surface for recognition by T cells. Because these Ags can be either host cell- or pathogen-derived, Mφs must be able to distinguish whether a particular Ag should provoke an immune response or be tolerated. However, the mechanisms that determine whether Mφs promote or inhibit T cell activation are not well understood. To investigate this, we first determined the mechanism by which murine resident peritoneal Mφs suppress in vitro T cell proliferation in the absence of pathogens and then explored the effects of different pathogen-derived molecules on Mφ immunosuppression. Our results suggest that, in response to IFN-γ, which is secreted by TCR-activated T cells, resident peritoneal Mφs acquire immunosuppressive properties that are mediated by NO. However, pretreatment of Mφs with LPS or dsRNA, but not CpG or peptidoglycan, eliminates their suppressive properties, in part via the induction of autocrine-acting IFN-β. These results suggest TLR agonists that activate TRIF, and consequently induce IFN-β, but not those that exclusively signal through MyD88, abrogate the immunosuppressive properties of Mφs, and thus promote T cell expansion and elimination of invading microorganisms.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».