Nonobese Diabetic Natural Killer Cells: A Barrier to Allogeneic Chimerism That Can be Reduced by Rapamycin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Induction of allogeneic hematopoietic chimerism is a promising strategy to induce tolerance to donor islets for treating type 1 diabetes. Successful induction of chimerism requires overcoming host alloimmunity. In diabetes-prone nonobese diabetic (NOD) mice, this is challenging due to their general tolerance resistance. Although the adaptive alloimmunity of NOD mice is a known barrier to allogeneic chimerism, whether NOD natural killer (NK) cells are an additional barrier has not been examined. Because NOD NK cells exhibit functional defects, they may not inhibit chimerism generation. METHODS: Antibody depletion of NK cells in vivo, or transplantation of F1 hybrid donor cells to eliminate the "missing-self" trigger of NK cells, was preformed to test the NK-mediated rejection of donor bone marrow cells. We also studied the capacity of rapamycin to block the NK cell response against allogeneic cells in vivo. RESULTS: Depleting NK cells or rendering them unresponsive to the donor greatly improved the level of chimerism obtained in NOD mice. Rapamycin significantly reduced the resistance to allogeneic chimerism mounted by NOD NK cells; however, it was much less effective than NK cell depletion by antibodies. CONCLUSIONS: Contrary to the view that NOD NK cells are defective, we found these cells to be a substantial barrier to allogeneic chimerism in the presence or absence of adaptive immunity. Moreover, rapamycin will need to be combined with other approaches to fully overcome the NK cell barrier.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».