Targeting transcriptional coregulator OCA-B/Pou2af1 blocks activated autoreactive T cells in the pancreas and type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The transcriptional coregulator OCA-B promotes expression of T cell target genes in cases of repeated antigen exposure, a necessary feature of autoimmunity. We hypothesized that T cell-specific OCA-B deletion and pharmacologic OCA-B inhibition would protect mice from autoimmune diabetes. We developed an Ocab conditional allele and backcrossed it onto a diabetes-prone NOD/ShiLtJ strain background. T cell-specific OCA-B loss protected mice from spontaneous disease. Protection was associated with large reductions in islet CD8+ T cell receptor specificities associated with diabetes pathogenesis. CD4+ clones associated with diabetes were present but associated with anergic phenotypes. The protective effect of OCA-B loss was recapitulated using autoantigen-specific NY8.3 mice but diminished in monoclonal models specific to artificial or neoantigens. Rationally designed membrane-penetrating OCA-B peptide inhibitors normalized glucose levels and reduced T cell infiltration and proinflammatory cytokine expression in newly diabetic NOD mice. Together, the results indicate that OCA-B is a potent autoimmune regulator and a promising target for pharmacologic inhibition.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».