B7-H7 (HHLA2) inhibits T-cell activation and proliferation in the presence of TCR and CD28 signaling
Notice bibliographique
Résumé
Modulation of T-cell responses has played a key role in treating cancers and autoimmune diseases. Therefore, understanding how different receptors on T cells impact functional outcomes is crucial. The influence of B7-H7 (HHLA2) and CD28H (TMIGD2) on T-cell activation remains controversial. Here we examined global transcriptomic changes in human T cells induced by B7-H7. Stimulation through TCR with OKT3 and B7-H7 resulted in modest fold changes in the expression of select genes; however, these fold changes were significantly lower than those induced by OKT3 and B7-1 stimulation. The transcriptional changes induced by OKT3 and B7-H7 were insufficient to provide functional stimulation as measured by evaluating T-cell proliferation and cytokine production. Interestingly, B7-H7 was coinhibitory when simultaneously combined with TCR and CD28 stimulation. This inhibitory activity was comparable to that observed with PD-L1. Finally, in physiological assays using T cells and APCs, blockade of B7-H7 enhanced T-cell activation and proliferation, demonstrating that this ligand acts as a break signal. Our work defines that the transcriptomic changes induced by B7-H7 are insufficient to support full costimulation with TCR signaling and, instead, B7-H7 inhibits T-cell activation and proliferation in the presence of TCR and CD28 signaling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».