Self-reactive CD4+ IL-3+ T cells amplify autoimmune inflammation in myocarditis by inciting monocyte chemotaxis
Notice bibliographique
Résumé
Acquisition of self-reactive effector CD4+ T cells is a major component of the autoimmune response that can occur during myocarditis, an inflammatory form of cardiomyopathy. Although the processes by which self-reactive T cells gain effector function have received considerable attention, how these T cells contribute to effector organ inflammation and damage is less clear. Here, we identified an IL-3–dependent amplification loop that exacerbates autoimmune inflammation. In experimental myocarditis, we show that effector organ–accumulating autoreactive IL-3+ CD4+ T cells stimulate IL-3R+ tissue macrophages to produce monocyte-attracting chemokines. The newly recruited monocytes differentiate into antigen-presenting cells that stimulate local IL-3+ CD4+ T cell proliferation, thereby amplifying organ inflammation. Consequently, Il3−/− mice resist developing robust autoimmune inflammation and myocardial dysfunction, whereas therapeutic IL-3 targeting ameliorates disease. This study defines a mechanism that orchestrates inflammation in myocarditis, describes a previously unknown function for IL-3, and identifies IL-3 as a potential therapeutic target in patients with myocarditis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».