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Enregistrement W2572005821 · doi:10.1182/blood.v112.11.5434.5434

Development of a Modified Skin Explant Assay to Study Treg Suppression of Th17 Cell Mediated GvHD in the Skin

2008· article· en· W2572005821 sur OpenAlexaff
Raewyn Broady, Sarah Q. Crome, Jessie Z. Yu, Jan Dutz, Megan K. Levings

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFOXP3ImmunologyCytotoxic T cellCD8Adoptive cell transferImmune systemT cellGraft-versus-host diseaseIL-2 receptorHaematopoiesisImmune toleranceBiologyProinflammatory cytokineCytokineTransplantationStem cellMedicineIn vitroInflammationCell biologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute graft versus host disease (aGVHD) following haematopoietic stem cell transplantation (HCT) occurs when donor T cells infused with the graft recognise and react to histo-incompatible recipient antigens causing tissue damage. Historically, the inflammatory response in aGVHD was attributed to alloreactive CD4+ T helper and CD8+ cytotoxic T cells and alterations in cytokine production. Recently, a new CD4+ T cell subset, characterised by IL-17 production has been identified. TH17 cells produce high levels of proinflammatory cytokines, including IL-17A, IL-17F, and IL-22, and have been implicated in solid organ rejection and more recently a number of murine studies suggest that Th17 cells play a role in the development of aGVHD. It is well known that FOXP3+ regulatory T cells (Tregs) are critical for the maintenance of self-tolerance, and control the immune response to alloantigens. Murine studies have shown that adoptive transfer of these cells can prevent acute GVHD whereas selective depletion leads to an increased severity. In humans, Tregs also appear to control acute GVHD as they occur at a lower frequency in the peripheral blood patients with aGVHD compared to patients without GVHD. These findings have led to active interest into the use of these cells to prevent or decrease GVHD following allogeneic HCT. It has been reported that in vitro, Th17 cells are resistant to Treg cell mediated suppression of proliferation and IL-17 production, suggesting that the effector functions of Th17 cells might not be susceptible to Treg-cell-mediated inhibition. If true, this would suggest that Treg-based therapies might not be effective at limiting Th17-cell-mediated tissue damage. However, there is currently no evidence regarding whether Treg cells affect the phenotype or function of Th17 cells in tissues. Understanding the interactions between suppressive Tregs and pro-inflammatory T effectors in tissues that are targets of aGVHD, such as the skin, is critical to better define the potential of Tregs as adoptive therapy for the prevention or treatment of aGVHD. In order to address this question, we developed two methods to generate human Th17 cells, one based on over-expression of RORC2 and the other on sorting CCR4+CCR6+CD4+ T cells. We found that ectopic expression of RORC induces a cytokine and chemokine receptor profile analogous to in vivo differentiated Th17 cells. Although expression of RORC2 made CD4+ T cells resistant to Treg-cell mediated suppression of proliferation and IL-17 production, production of IFN-g, TNF-a and IL-6 could be suppressed in these Th17-like cells. In order to further delineate the functional consequence of the interaction between Treg and Th17 cells in tissues we developed a modified the human skin explant model that involves culture of 4 mm punch biopsies of skin with ex vivo Th17 cells (CCR4+CCR6+CD4+ T cells), RORC2 transduced CD4+ T cells, or controls, in the presence or absence of Treg and grading the graft-versus-host reactivity (grades I–IV) histopathologically. Preliminary data suggest that Th17 cells cause significant tissue destruction in this skin explant model, and experiments are ongoing to determine whether Treg cells can counteract these effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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