225. AUTOANTIGEN SPECIFIC TH17 CELLS INFLAME THE KIDNEY IN ANCA-VASCULITIS AND MEDIATE RENAL DAMAGE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anti-neutrophil-cytoplasmic-antibody (ANCA)-associated-vasculitis (AAV) is an autoimmune small-vessel-vasculitis. T-cells play a pivotal role in pathogenesis as drivers of autoantibody formation and vasculitic damage. However, the involvement of T-cells in renal vasculitis is understood poorly. It is the aim to this study to investigate the dynamics of renal T-cell inflammation in a rat model of AAV. Methods: Wistar-Kyoto-rats were immunized with myeloperoxidase (MPO) in Freunds Adjuvant to induce AAV. Control rats were immunized with Freunds Adjuvant only. Albuminuria was determined weekly and rats were culled after two, four and six weeks. At the time of harvest, renal T-cells were isolated and characterized by flow cytometry. Antigen-specificity was determined by ELiSPOT. Gene expression was determined by PCR. Selected animals received weekly intraperitoneal injections with a polyclonal anti-IL17A antibody. Results: MPO-rats developed detectable titres of anti-MPO by week two. By week six, all MPO-animals (n = 20) but one developed significant albuminuria. Accordingly, MPO animals showed significant crescent formation as compared to the controls (% of affected glomeruli: 11.4 ±10.5% vs. 0.4 ±0.7%, p < 0.005). From week two on, Th17 and Th22 cells inflamed the kidney as determined by PCR and/or flow cytometry in MPO-rats. The Th17 and Th22 infiltrate was heaviest at week six post-immunization. The intra-renal T-cell response was skewed towards Th17 as compared to the frequency of splenic Th17 cells in MPO-rats (9.1 ±4.3% vs. 1.9 ±0.6%, p < 0.005). The majority of intra- renal Th17 and Th22 cells was MPO-specific. Control rats did not show renal T-cell infiltration. Treatment with neutralizing anti-IL-17 antibody ameliorated renal damage. Conclusion: Th17 and Th22 cells are drivers of renal inflammation in ANCA-vasculitis. IL-17 blockade may have a therapeutic role in renal AAV. Disclosures: This work was funded by the Dr. Werner Jackstädt Foundation to BW.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».