Comparison of Blood and Synovial Fluid Th17 and Novel Peptidase Inhibitor 16 Treg Cell Subsets in Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early recognition and treatment of juvenile idiopathic arthritis (JIA) can prevent joint damage and minimize side effects of medication. The balance between proinflammatory and antiinflammatory mechanisms is known to be important in JIA, and we therefore investigated T cell subsets including Th cells, autoaggressive Th17 cells, and regulatory T cells (Treg), including a novel Treg subset in peripheral blood (PB) and synovial fluid (SF) of patients with JIA. METHODS: Fifty children with JIA were enrolled in our study. Frequency, phenotype, and function of T lymphocytes in PB and SF were characterized using flow cytometry. Migration capabilities of PB and SF cells were compared. RESULTS: Synovial T cells showed different phenotype and function compared with PB T cells, with an increased proportion of memory T cells, expression of CCR4, CCR5, CXCR3, interleukin 23R, and an increased ratio of Th17 to Treg. Although Treg were increased in SF compared with the PB, we found a significant decrease in the numbers of peptidase inhibitor 16 (PI16)+ Treg in active joints compared with peripheral blood. Coexpression of CCR4 and CCR6 was reduced on PI16+ Treg in PB and SF of patients with JIA compared with healthy children, however the ability of these cells to migrate toward their ligands was unaffected. CONCLUSION: This is a comprehensive characterization of novel PI16+ Treg and Th17 cells in matched blood and synovial fluid samples of patients with JIA. Despite an increased number of Treg within the inflamed joint, lower numbers of PI16+ Treg but high numbers of Th17 cells might contribute to the inability to control disease.
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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 ».