Nanoparticle‐based approaches to immune tolerance for the treatment of autoimmune diseases
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune diseases are caused by antigenically complex immune responses of the adaptive and innate immune system against specific cells, tissues or organs. Antigen-specific approaches for induction of immune tolerance in autoimmunity, based on the use of antigenic peptides or proteins, have failed to deliver the desired therapeutic results in clinical trials. These approaches, which are largely relying on triggering clonal anergy and/or deletion of defined autoreactive specificities, do not address the overwhelming antigenic, molecular, and cellular complexity of most autoimmune diseases, which involve various immune cells and ever-growing repertoires of antigenic epitopes on numerous self-antigens. Advances in the field of regulatory T-cell (Treg) biology have suggested that Treg cells might be able to afford dominant tolerance provided they are properly activated and expanded in vivo. More recently, nanotechnology has introduced novel technical advances capable of modulating immune responses. Here, we review nanoparticle-based approaches designed to induce immune tolerance, ranging from approaches that primarily trigger clonal T-cell anergy or deletion to approaches that trigger Treg cell formation and expansion from autoreactive T-cell effectors. We will also highlight the therapeutic potential and positive outcomes in numerous experimental models of autoimmunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».