FcRn is a CD32a coreceptor that determines susceptibility to IgG immune complex–driven autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
IgG immune complexes (ICs) promote autoimmunity through binding fragment crystallizable (Fc) γ-receptors (FcγRs). Of these, the highly prevalent FcγRIIa (CD32a) histidine (H)-131 variant (CD32aH) is strongly linked to human autoimmune diseases through unclear mechanisms. We show that, relative to the CD32a arginine (R)-131 (CD32aR) variant, CD32aH more avidly bound human (h) IgG1 IC and formed a ternary complex with the neonatal Fc receptor (FcRn) under acidic conditions. In primary human and mouse cells, both CD32a variants required FcRn to induce innate and adaptive immune responses to hIgG1 ICs, which were augmented in the setting of CD32aH. Conversely, FcRn induced responses to IgG IC independently of classical FcγR, but optimal responses required FcRn and FcγR. Finally, FcRn blockade decreased inflammation in a rheumatoid arthritis model without reducing circulating autoantibody levels, providing support for FcRn's direct role in IgG IC-associated inflammation. Thus, CD32a and FcRn coregulate IgG IC-mediated immunity in a manner favoring the CD32aH variant, providing a novel mechanism for its disease association.
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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 | 0,000 |
| 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 ».