Hypercholesterolemia Induces a Mast Cell–CD4+ T Cell Interaction in Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mast cells (MCs) are potent innate immune cells that aggravate atherosclerosis through the release of proinflammatory mediators inside atherosclerotic plaques. Similarly, CD4+ T cells are constituents of the adaptive immune response and accumulate within the plaques following lipid-specific activation by APCs. Recently it has been proposed that these two cell types can interact in a direct manner. However, no indication of such an interaction has been investigated in the context of atherosclerosis. In our study, we aimed to examine whether MCs can act as APCs in atherosclerosis, thereby modulating CD4+ T cell responses. We observed that MCs increased their MHC class II expression under hyperlipidemic conditions both in vivo and in vitro. Furthermore, we showed that MCs can present Ags in vivo via MHC class II molecules. Serum from high-fat diet–fed mice also enhanced the expression of the costimulatory molecule CD86 on cultured MCs, whereas OVA peptide–loaded MCs increased OT-II CD4+ T cell proliferation in vitro. The aortic CD4+ and TH1 cell content of atherosclerotic mice that lack MCs was reduced as compared with their wild-type counterparts. Importantly, we identified MCs that express HLA-DR in advanced human atheromata, indicating that these cells are capable of Ag presentation within human atherosclerotic plaques. Therefore, in this artice, we show that MCs may directly modulate adaptive immunity by acting as APCs in atherosclerosis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».