The 20 <i>S</i> proteasome core, active within apoptotic exosome-like vesicles, induces autoantibody production and accelerates rejection
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies to components of apoptotic cells, such as anti-perlecan antibodies, contribute to rejection in organ transplant recipients. However, mechanisms of immunization to apoptotic components remain largely uncharacterized. We used large-scale proteomics, with validation by electron microscopy and biochemical methods, to compare the protein profiles of apoptotic bodies and apoptotic exosome-like vesicles, smaller extracellular vesicles released by endothelial cells downstream of caspase-3 activation. We identified apoptotic exosome-like vesicles as a central trigger for production of anti-perlecan antibodies and acceleration of rejection. Unlike apoptotic bodies, apoptotic exosome-like vesicles triggered the production of anti-perlecan antibodies in naïve mice and enhanced anti-perlecan antibody production and allograft inflammation in mice transplanted with an MHC (major histocompatibility complex)-incompatible aortic graft. The 20S proteasome core was active within apoptotic exosome-like vesicles and controlled their immunogenic activity. Finally, we showed that proteasome activity in circulating exosome-like vesicles increased after vascular injury in mice. These findings open new avenues for predicting and controlling maladaptive humoral responses to apoptotic cell components that enhance the risk of rejection after transplantation.
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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 ».