TLR9 Deficiency in B Cells Promotes Immune Tolerance via Interleukin-10 in a Type 1 Diabetes Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptor 9 (TLR9) is highly expressed in B cells, and B cells are important in the pathogenesis of type 1 diabetes (T1D) development. However, the intrinsic effect of TLR9 in B cells on β-cell autoimmunity is not known. To fill this knowledge gap, we generated NOD mice with a B-cell–specific deficiency of TLR9 (TLR9fl/fl/CD19-Cre+ NOD). The B-cell–specific deletion of TLR9 resulted in near-complete protection from T1D development. Diabetes protection was accompanied by an increased proportion of interleukin-10 (IL-10)–producing B cells. We also found that TLR9-deficient B cells were hyporesponsive to both innate and adaptive immune stimuli. This suggested that TLR9 in B cells modulates T1D susceptibility in NOD mice by changing the frequency and function of IL-10–producing B cells. Molecular analysis revealed a network of TLR9 with matrix metalloproteinases, tissue inhibitor of metalloproteinase-1, and CD40, all of which are interconnected with IL-10. Our study has highlighted an important connection of an innate immune molecule in B cells to the immunopathogenesis of T1D. Thus, targeting the TLR9 pathway, specifically in B cells, may provide a novel therapeutic strategy for T1D treatment.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».