Immune Response to Extracellular Vesicles From Human Islets of Langerhans in Patients With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The autoimmune response that characterizes type 1 diabetes (T1D) has no clear cause. Extracellular vesicles (EVs) play an important role in triggering the immune response in other contexts. Here, we propose a model by which EVs isolated from human islets stimulate proinflammatory immune responses and lead to peripheral blood mononuclear cell (PBMC) activation. We show that human islet EVs are internalized by monocytes and B cells and lead to an increase in T-helper 1, 2, and 17 cytokine expression, as well as T and B cell proliferation. Importantly, we demonstrate memory T and B cell activation by EVs selectively in PBMCs of patients with T1D. Additionally, human islet EVs induce an increase in antibodies against glutamic acid decarboxylase 65 (GAD65) in T1D PBMCs. Furthermore, pretreatment of T1D PBMCs with ibrutinib, an inhibitor of Bruton tyrosine kinase, dampens EV-induced memory B cell activation and GAD65 antibody production. Collectively, our findings indicate a role for human islet EVs in mediating activation of B and T cells and GAD65 autoantibody production.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».