Flt3-Ligand and Granulocyte Colony-Stimulating Factor Mobilize Distinct Human Dendritic Cell Subsets In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) have a unique ability to stimulate naive T cells. Recent evidence suggests that distinct DC subsets direct different classes of immune responses in vitro and in vivo. In humans, the monocyte-derived CD11c+ DCs induce T cells to produce Th1 cytokines in vitro, whereas the CD11c- plasmacytoid T cell-derived DCs elicit the production of Th2 cytokines. In this paper we report that administration of either Flt3-ligand (FL) or G-CSF to healthy human volunteers dramatically increases distinct DC subsets, or DC precursors, in the blood. FL increases both the CD11c+ DC subset (48-fold) and the CD11c- IL-3R+ DC precursors (13-fold). In contrast, G-CSF only increases the CD11c- precursors (>7-fold). Freshly sorted CD11c+ but not CD11c- cells stimulate CD4+ T cells in an allogeneic MLR, whereas only the CD11c- cells can be induced to secrete high levels of IFN-alpha, in response to influenza virus. CD11c+ and CD11c- cells can mature in vitro with GM-CSF + TNF-alpha or with IL-3 + CD40 ligand, respectively. These two subsets up-regulate MHC class II costimulatory molecules as well as the DC maturation marker DC-lysosome-associated membrane protein, and they stimulate naive, allogeneic CD4+ T cells efficiently. These two DC subsets elicit distinct cytokine profiles in CD4+ T cells, with the CD11c- subset inducing higher levels of the Th2 cytokine IL-10. The differential mobilization of distinct DC subsets or DC precursors by in vivo administration of FL and G-CSF offers a novel strategy to manipulate immune responses in humans.
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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 | 0,000 |
| 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 ».