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Enregistrement W2762583950 · doi:10.1097/mib.0000000000001270

Enhanced TH17 Responses in Patients with IL10 Receptor Deficiency and Infantile-onset IBD

2017· article· en· W2762583950 sur OpenAlexaff
Dror S. Shouval, Liza Konnikova, Alexandra Griffith, Sarah Wall, Amlan Biswas, Lael Werner, M Nunberg, Jochen Kammermeier, Jeremy A. Goettel, Rajsavi Anand, Hannah Chen, Batia Weiss, Jian Li, Anthony M. Loizides, Baruch Yerushalmi, Tadahiro Yanagi, Rita Beier, Laurie S. Conklin, Christen L. Ebens, Fernanda Gontijo Minafra Silveira Santos, Mary Sherlock, Jeffery D. Goldsmith, Daniel Kotlarz, Sarah C. Glover, Neil Shah, Athos Bousvaros, Holm H. Uhlig, Aleixo M. Muise, Christoph Klein, Scott B. Snapper

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftCrohn's and Colitis FoundationLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable TrustIsrael Science FoundationCrohn's and Colitis Foundation of America
Mots-clésFlow cytometryPeripheral blood mononuclear cellImmunologyInterleukin 10Immune systemT cellBiologyAcquired immune systemInnate immune systemMedicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: IL10 receptor (IL10R) deficiency causes severe infantile-onset inflammatory bowel disease. Intact IL10R-dependent signals have been shown to be important for innate and adaptive immune cell functions in mice. We have previously reported a key role of IL10 in the generation and function of human anti-inflammatory macrophages. Independent of innate immune cell defects, the aim of the current study was to determine the role of IL10R signaling in regulating human CD4 T-cell function. METHODS: Peripheral blood mononuclear cells and intestinal biopsies cells were collected from IL10/IL10R-deficient patients and controls. Frequencies of CD4 T-cell subsets, naive T-cell proliferation, regulatory T cell (Treg)-mediated suppression, and Treg and TH17 generation were determined by flow cytometry. Transcriptional profiling was performed by NanoString and quantitative real-time polymerase chain reaction. RNA in situ hybridization was used to determine the quantities of various transcripts in intestinal mucosa. RESULTS: Analysis of 16 IL10- and IL10R-deficient patients demonstrated similar frequencies of peripheral blood and intestinal Tregs, compared with control subjects. In addition, in vitro Treg suppression of CD4 T-cell proliferation and generation of Treg were not dependent on IL10R signaling. However, IL10R-deficient T naive cells exhibited higher proliferative capacity, a strong TH17 signature, and an increase in polarization toward TH17 cells, compared with controls. Moreover, the frequency of TH17 cells was increased in the colon and ileum of IL10R-deficient patients. Finally, we show that stimulation of IL10R-deficient Tregs in the presence of IL1β leads to enhanced production of IL17A. CONCLUSIONS: IL10R signaling regulates TH17 polarization and T-cell proliferation in humans but is not required for the generation and in vitro suppression of Tregs. Therapies targeting the TH17 axis might be beneficial for IL10- and IL10R-deficient patients as a bridge to allogeneic hematopoietic stem cell transplantation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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