Beyond HLA-A*0201: New HLA-Transgenic Nonobese Diabetic Mouse Models of Type 1 Diabetes Identify the Insulin C-Peptide as a Rich Source of CD8+ T Cell Epitopes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes is an autoimmune disease characterized by T cell responses to β cell Ags, including insulin. Investigations employing the NOD mouse model of the disease have revealed an essential role for β cell-specific CD8(+) T cells in the pathogenic process. As CD8(+) T cells specific for β cell Ags are also present in patients, these reactivities have the potential to serve as therapeutic targets or markers for autoimmune activity. NOD mice transgenic for human class I MHC molecules have previously been employed to identify T cell epitopes having important relevance to the human disease. However, most studies have focused exclusively on HLA-A*0201. To broaden the reach of epitope-based monitoring and therapeutic strategies, we have looked beyond this allele and developed NOD mice expressing human β(2)-microglobulin and HLA-A*1101 or HLA-B*0702, which are representative members of the A3 and B7 HLA supertypes, respectively. We have used islet-infiltrating T cells spontaneously arising in these strains to identify β cell peptides recognized in the context of the transgenic HLA molecules. This work has identified the insulin C-peptide as an abundant source of CD8(+) T cell epitopes. Responses to these epitopes should be of considerable utility for immune monitoring, as they cannot reflect an immune reaction to exogenously administered insulin, which lacks the C-peptide. Because the peptides bound by one supertype member were found to bind certain other members also, the epitopes identified in this study have the potential to result in therapeutic and monitoring tools applicable to large numbers of patients and at-risk individuals.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».