Increased expression of PD‐L1 and PD‐L2 in dermal fibroblasts from alopecia areata mice
Notice bibliographique
Résumé
Alopecia areata (AA) is a common autoimmune disorder affecting millions of people worldwide, which manifests as a sudden, non‐scarring hair loss. The expression of a pro‐inflammatory cytokine, interferon‐gamma (INF‐γ), has been well established to be involved in the development of AA. As IFN‐γ and other cytokines are also known to up‐regulate programmed cell death ligand 1 and 2 (PD‐L1 and PD‐L2), which both negatively control immune responses, we asked whether or not a high number of infiltrated T cells, seen in AA lesions, can modulate the expression of PD‐L1 and PD‐L2 in skin cells. From a series of experiments, we showed that a significantly higher number of PD‐L1 or PD‐L2 positive cells affect the skin in AA mice, compared to the skin of non‐AA mice. The number of PD‐L1 positive cells was well correlated with the number of infiltrated T cells, especially CD8 + T cells. We also found that the expression of PD‐L1 and PD‐L2 was co‐localized with type 1 pro‐collagen, CD90 and vimentin, which are biomarkers for dermal fibroblasts. Further studies revealed that releasable factors from activated, but not inactivated, lymphocytes significantly increase the expressions of both PD‐L1 and PD‐L2 in cultured dermal fibroblasts. In conclusion, our findings suggest that the expression of PD‐L1 and PD‐L2 in dermal fibroblasts is up‐regulated by activated T cells in AA‐affected skin, and as such, these regulatory molecules may not exert a negative control of the immune activation seen in AA lesions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».