Prevention of allograft rejection in heart transplantation through concurrent gene silencing of TLR and Kinase signaling pathways
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLRs) act as initiators and conductors responsible for both innate and adaptive immune responses in organ transplantation. The mammalian target of rapamycin (mTOR) is one of the most critical signaling kinases that affects broad aspects of cellular functions including metabolism, growth, and survival. Recipients (BALB/c) were treated with MyD88, TRIF and mTOR siRNA vectors, 3 and 7 days prior to heart transplantation and 7, 14 and 21 days after transplantation. After siRNA treatment, recipients received a fully MHC-mismatched C57BL/6 heart. Treatment with mTOR siRNA significantly prolonged allograft survival in heart transplantation. Moreover, the combination of mTOR siRNA with MyD88 and TRIF siRNA further extended the allograft survival; Flow cytometric analysis showed an upregulation of FoxP3 expression in spleen lymphocytes and a concurrent downregulation of CD40, CD86 expression, upregulation of PD-L1 expression in splenic dendritic cells in MyD88, TRIF and mTOR treated mice. There is significantly upregulated T cell exhaustion in T cells isolated from tolerant recipients. This study is the first demonstration of preventing immune rejection of allogeneic heart grafts through concurrent gene silencing of TLR and kinase signaling pathways, highlighting the therapeutic potential of siRNA in clinical transplantation.
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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 ».