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Enregistrement W2801579081 · doi:10.3389/fimmu.2018.00834

Natural Killer Cells Regulate Th17 Cells After Autologous Hematopoietic Stem Cell Transplantation for Relapsing Remitting Multiple Sclerosis

2018· article· en· W2801579081 sur OpenAlexafffund
Peter J. Darlington, Brandon Stopnicki, Tarik Touil, Jean-Sébastien Doucet, Lama Fawaz, Morgan E. Roberts, Marie‐Noëlle Boivin, Nathalie Arbour, Mark S. Freedman, Harold Atkins, Amit Bar‐Or

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaConcordia UniversityMcGill Genome CentreMontreal Neurological Institute and HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia UniversityCanadian Institutes of Health ResearchMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Scientific Research Foundation
Mots-clésInterleukin 21Janus kinase 3NKG2DInterleukin 12Cytotoxic T cellImmunologyNK-92Lymphokine-activated killer cellBiologyT cellCancer researchImmune systemIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In autoimmunity, the balance of different helper T cell (Th) subsets can influence the tissue damage caused by autoreactive T cells. Pro-inflammatory Th1 and Th17 T cells are implicated as mediators of several human autoimmune conditions such as multiple sclerosis (MS). Autologous hematopoietic cell transplantation (aHSCT) has been tested in phase 2 clinical trials for MS patients with aggressive disease. Abrogation of new clinical relapses and brain lesions can be seen after ablative aHSCT, accompanied by significant reductions in Th17, but not Th1, cell populations and activity. The cause of this selective decrease in Th17 cell responses following ablative aHSCT is not completely understood. We identified an increase in the kinetics of natural killer cell (NK) reconstitution, relative to CD4+ T cells, in MS patients post aHSCT, resulting in an increased NK cell:CD4+ T cell ratio that correlated with the degree of decrease in Th17 responses. Ex vivo removal of NK cells from post-aHSCT PBMCs resulted in higher Th17 cell responses, indicating that NK cells can regulate Th17 activity. NK cells were also found to be cytotoxic to memory Th17 cells, and that this toxicity is mediated through NKG2D-dependent necrosis. Surprisingly, NK cells induced memory T cells to secrete more IL-17A. This was preceded by an early rise in T cell expression of RORC and IL17A mRNA, and could be blocked with neutralizing antibodies against CD58, a co-stimulatory receptor expressed on NK cells. Thus, NK cells provide initial co-stimulation that supports the induction of a Th17 response, followed by NKG2D-dependent cytotoxicity that limits these cells. Together these data suggest that rapid reconstitution of NK cells following aHSCT contribute to the suppression of the re-emergence of Th17 cells. This highlights the importance of NK cells in shaping the reconstituting immune system following aHSCT in MS patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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