Endogenous Regulatory T Cells Adhere in Inflamed Dermal Vessels via ICAM-1: Association with Regulation of Effector Leukocyte Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T cells (Tregs) must express appropriate skin-homing adhesion molecules to exert suppressive effects on dermal inflammation. However, the mechanisms whereby they control local inflammation remain unclear. In this study we used confocal intravital microscopy in wild-type and Foxp3-GFP mice to examine adhesion of effector T cells and Tregs in dermal venules. These experiments examined a two-challenge model of contact sensitivity (CS) in which Treg abundance in the skin progressively increases during the course of the response. Adhesion of CD4(+) T cells increased during CS, peaking 8-24 h after an initial hapten challenge, and within 4 h of a second challenge. At these time points, 40% of adherent CD4(+) T cells were Foxp3(+) Tregs. CD4(+) T cell adhesion was highly dependent on ICAM-1, and consistent with this finding, anti-ICAM-1 prevented Treg adhesion. Skin TGF-β levels were elevated in skin during both challenges, in parallel with Treg adhesion. In the two-challenge CS model, inhibition of ICAM-1 eliminated Treg adhesion, an effect associated with a significant increase in neutrophil adhesion. Similarly, total CD4(+) T cell depletion caused an increase in adhesion of CD8(+) T cells. Because Treg adhesion was restricted by both of these treatments, these experiments suggest that adherent Tregs can control adhesion of proinflammatory leukocytes in vivo. Moreover, the critical role of ICAM-1 in Treg adhesion provides a potential explanation for the exacerbation of inflammation reported in some studies of ICAM-1-deficient mice.
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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 | 0,001 |
| 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 ».