Tailoring the homing capacity of human Tregs for directed migration to sites of Th1-inflammation or intestinal regions
Notice bibliographique
Résumé
Cell-based therapy with CD4 + FOXP3 + regulatory T cells (Tregs) is a promising strategy to limit organ rejection and graft-vs-host disease. Ongoing clinical applications have yet to consider how human Tregs could be modified to direct their migration to specific inflammation sites and/or tissues for more targeted immunosuppression. We show here that stable, homing-receptor-tailored human Tregs can be generated from thymic Tregs isolated from pediatric thymus or adult blood. To direct migration to Th1-inflammatory sites, addition of interferon-γ and IL-12 during Treg expansion produced suppressive, epigenetically stable CXCR3 + TBET + FOXP3 + T helper (Th)1-Tregs. CXCR3 remained expressed after injection in vivo and Th1-Tregs migrated efficiently towards CXCL10 in vitro. To induce tissue-specific migration, addition of retinoic acid (RA) during Treg expansion induced expression of the gut-homing receptors α4β7-integrin and CCR9. FOXP3 + RA-Tregs had elevated expression of the functional markers latency-associated peptide and glycoprotein A repetitions predominant, increased suppressive capacity in vitro and migrated efficiently to healthy and inflamed intestine after injection into mice. Homing-receptor-tailored Tregs were epigenetically stable even after long-term exposure to inflammatory conditions, suppressive in vivo and characterized by Th1- or gut-homing-specific transcriptomes. Tailoring human thymic Treg homing during in vitro expansion offers a new and clinically applicable approach to improving the potency and specificity of Treg therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».