Understanding Immune Cells in Tertiary Lymphoid Organ Development: It Is All Starting to Come Together
Notice bibliographique
Résumé
Tertiary lymphoid organs (TLOs) are frequently observed in tissues affected by non-resolving inflammation as a result of infection, autoimmunity, cancer, and allograft rejection. These highly ordered structures resemble the cellular composition of lymphoid follicles typically associated with the spleen and lymph node compartments. Although TLOs within tissues show varying degrees of organization, they frequently display evidence of segregated T and B cell zones, follicular dendritic cell networks, a supporting stromal reticulum, and high endothelial venules. In this respect, they mimic the activities of germinal centers and contribute to the local control of adaptive immune responses. Studies in various disease settings have described how these structures contribute to either beneficial or deleterious outcomes. While the development and architectural organization of TLOs within inflamed tissues requires homeostatic chemokines, lymphoid and inflammatory cytokines, and adhesion molecules, our understanding of the cells responsible for triggering these events is still evolving. Over the past 10-15 years, novel immune cell subsets have been discovered that have more recently been implicated in the control of TLO development and function. In this review, we will discuss the contribution of these cell types and consider the potential to develop new therapeutic strategies that target TLOs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».