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Enregistrement W3060853466 · doi:10.3389/fimmu.2020.01982

Human Regulatory Dendritic Cells Develop From Monocytes in Response to Signals From Regulatory and Helper T Cells

2020· article· en· W3060853466 sur OpenAlexaff
Xiangyue Zhang, Pingping Zheng, Tyler R. Prestwood, Hong Zhang, Yaron Carmi, Lorna Tolentino, Nancy Wu, Okmi Choi, Daniel A. Winer, Samuel Strober, Eun‐Suk Kang, Michael N. Alonso, Edgar G. Engleman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésFOXP3Immune systemProinflammatory cytokineImmunologyPriming (agriculture)Cell biologyImmune toleranceBiologyAntigen-presenting cellDendritic cellPeripheral toleranceRegulatory T cellIL-2 receptorT cellInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendritic cells (DCs) are powerful antigen presenting cells, derived from bone marrow progenitors (cDCs) and monocytes (moDCs), that can shape the immune response by priming either proinflammatory or tolerogenic immune effector cells. The cellular mechanisms responsible for the generation of DCs that will prime a proinflammatory or tolerogenic response are poorly understood. Here we describe a novel mechanism by which tolerogenic DCs are formed from monocytes. When human monocytes were cultured with CD4+FoxP3+ natural regulatory T cells (Tregs) and T helper cells (Th) from healthy donor blood, they differentiated into regulatory DCs (DCReg), capable of generating induced Tregs from naïve T cells. DCReg exhibited morphology, surface phenotype, cytokine secretion, and transcriptome that were distinct from other moDCs including those derived from monocytes cultured with Th or with GM-CSF/IL-4, as well as macrophages (Mo). Direct cell contact between monocytes, Tregs and Th, along with Treg-derived CTLA-4, IL-10 and TGF-beta, was required for the phenotypic differentiation of DCReg, although only IL-10 was required for imprinting the Treg-inducing capacity of DCReg. High ratios of Treg:Th, along with monocytes and DCReg similar in function and phenotype to those induced in vitro, were present in situ in human colorectal cancer specimens. Thus, through the combined actions of Tregs and Th, monocytes differentiate into DCs with regulatory properties, forming a positive feedback loop to reinforce Treg initiated immune regulation. This mechanism may contribute to immune tolerance in tissues such as tumors, which contain an abundance of Tregs, Th and monocytes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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