Extracellular vesicles derived from injured vascular tissue promote the formation of tertiary lymphoid structures in vascular allografts
Notice bibliographique
Résumé
Tertiary lymphoid structures (TLS) accumulate at sites of chronic injury where they function as an ectopic germinal center, fostering local autoimmune responses. Vascular injury leads to the release of endothelial-derived apoptotic exosome-like vesicles (ApoExo) that contribute to rejection in transplanted organs. The purpose of the study was to evaluate the impact of ApoExo on TLS formation in a model of vascular allograft rejection. Mice transplanted with an allogeneic aortic transplant were injected with ApoExo. The formation of TLS was significantly increased by ApoExo injection along with vascular remodeling and increased levels of antinuclear antibodies and anti-perlecan/LG3 autoantibodies. ApoExo also enhanced allograft infiltration by γδT17 cells. Recipients deficient in γδT cells showed reduced TLS formation and lower autoantibodies levels following ApoExo injection. ApoExo are characterized by proteasome activity, which can be blocked by bortezomib. Bortezomib treated ApoExo reduced the recruitment of γδT17 cells to the allograft, lowered TLS formation, and reduced autoantibody production. This study identifies vascular injury-derived extracellular vesicles (ApoExo), as initiators of TLS formation and demonstrates the pivotal role of γδT17 in coordinating TLS formation and autoantibody production. Finally, our results suggest proteasome inhibition with bortezomib as a potential option for controlling TLS formation in rejected allografts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».