Ex Vivo Signaling Protein Mapping in T Lymphocytes in the Psoriatic Arthritis Joints
Notice bibliographique
Résumé
We assessed signaling protein mapping in total T cells, to analyze the proportions of T regulatory (Treg) and TCD4+ effector (Teff) cell phenotypes, and the respective interleukin 6Rα (IL-6Rα) expression in the inflammatory microenvironment of synovial fluid (SF) of patients with sustained psoriatic arthritis (PsA). Our approach was to measure the IL-6 level in SF using a multiplex bead immunoassay. Reverse-phase protein array was used to assess Janus kinase (JAK) 1 and JAK2, extra-cellular regulated kinase (ERK) 1 and 2, protein kinase Cδ (PKCδ), signal transducer and activator and transcription (STAT) 1, STAT3, and STAT5 phosphoproteins in total T cell lysates from SF of patients with PsA. Frequencies of CD4+IL-17A-F+IL-23+ CD4+ Th cells producing IL-17A and IL-17F (Th17) and CD4+CD25high intracellular forkhead box transcription factor+ (FOXP3+) phenotypes, and the percentage of Treg- and Teff- cells were quantified in SF and matched peripheral blood (PB) of patients with PsA and PB of healthy controls (HC) by flow cytometry. Our results were the following: In PsA SF samples, a coordinate increase of JAK1, ERK1/2, STAT1, STAT3, and STAT5 phosphoproteins was found in total T cells in SF of PsA; where IL-6 levels were higher than in PB from HC. Expanded CD4+IL-17A-F+IL-23+ Th17, CD4+ CD25- Teff- and CD4+CD25(high) FoxP3+Treg subsets, showing similar levels of enhanced IL-6Rδ expression, were confined to PsA joints. In our studies, the transcriptional network profile identified by ex vivo signaling protein mapping in T lymphocytes in PsA joints revealed the complex interplay between IL-1, IL-6, and IL-23 signaling and differentiation of Th17 cells and CD4+Tregs in sustained joint inflammation in PsA.
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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 | 0,001 | 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 ».