How antigen specificity directs regulatory T‐cell function: self, foreign and engineered specificity
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T cells (Tregs) are a suppressive subset of T cells that have important roles in maintaining self-tolerance and preventing immunopathology. The T-cell receptor (TCR) and its antigen specificity play a dominant role in the differentiation of cells to a Treg fate, either in the thymus or in the periphery. This review focuses on the effects of the TCR and its antigen specificity on Treg biology. The role of Tregs with specificity for self-antigen has primarily been studied in the context of autoimmune disease, although recent studies have focused on their role in steady-state conditions. The role of Tregs that are specific for pathogens, dietary antigens and allergens is much less studied, although recent data suggest a significant and previously underappreciated role for Tregs during memory responses to a wide range of foreign antigens. The development of TCR- or chimeric antigen receptor (CAR)-transduced T cells means we are now able to engineer Tregs with disease-relevant antigen specificities, paving the way for ensuring specificity with Treg-based therapies. Understanding the role that antigens play in driving the generation and function of Tregs is critical for defining the pathophysiology of many immune-mediated diseases, and developing new therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».