IL-33–Stimulated Murine Mast Cells Polarize Alternatively Activated Macrophages, Which Suppress T Cells That Mediate Experimental Autoimmune Encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract IL-33 is known to promote type 2 immune responses through ST2, a component of the IL-33R complex, expressed primarily on mast cells, Th2 cells, group 2 innate lymphoid cells and regulatory T cells, and to a lesser extent, on NK cells and Th1 cells. Consistent with previous studies, we found that IL-33 polarized alternatively activated macrophages (AAMΦ) in vivo. However, in vitro stimulation of murine bone marrow–derived or peritoneal macrophages with IL-33 failed to promote arginase activity or expression of YM-1 or Retnla, markers of AAMΦ. Furthermore, macrophages have low/no basal expression of ST2. This suggested that alternative activation of macrophages may involve an IL-33–responsive third-party cell. Because mast cells have the highest expression of ST2 relative to other leukocytes, we focused on this cell type. Coculture experiments showed that IL-33–stimulated mast cells polarized AAMΦ through production of soluble factors. IL-33–stimulated mast cells produced a range of cytokines, including IL-6 and IL-13. Mast cell–derived IL-13 was required for induction of AAMΦ, whereas mast cell–derived IL-6 enhanced macrophage responsiveness to IL-13 via upregulation of the IL-4Rα receptor. Furthermore, we found that AAMΦ polarized by IL-33–stimulated mast cells could suppress proliferation and IL-17 and IFN-γ production by T cells. Finally, we show that AAMΦ polarized by IL-33–stimulated mast cells attenuated the encephalitogenic function of T cells in the experimental autoimmune encephalomyelitis model. Our findings reveal that IL-33 can promote immunosuppressive responses by polarizing AAMΦ via mast cell–derived IL-6 and IL-13.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».