Regulatory T cells inhibit CD34+ cell differentiation into NK cells by blocking their proliferation
Notice bibliographique
Résumé
Graft versus Host Disease (GvHD) remains one of the main complications after hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Due to their ability to suppress effector cells, regulatory T cells (Tregs) have been proposed as a cellular therapy to prevent GvHD, however they also inhibit the functions of natural killer (NK) cells, key effectors of the Graft versus Leukemia effect. In this study, we have explored whether a Tregs therapy will also impact on NK cell differentiation. Using an in vitro model of hematopoietic stem cell (HSC) differentiation into NK cells, we found that activated Tregs led to a 90% reduction in NK cell numbers when added at the time of commitment to the NK cell lineage. This effect was contact dependent and was reversible upon Tregs depletion. The few NK cells that developed in these cultures were mature and exhibited normal functions. Furthermore, adoptive transfer of activated Tregs in rag(-/-) γc(-/-) mice abrogated HSC differentiation into NK cells thus confirming our in vitro findings. Collectively, these results demonstrate for the first time that activated Tregs can inhibit NK cell differentiation from HSC under specific conditions.
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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 ».