Trained immunity induced by in vivo peptide-based STAT6 inhibition prevents ragweed allergy in mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trained immunity is the ability of the innate immune system to form immune memory responses to provide support the formation of appropriate adaptive responses. Allergic airways disease (AAD) is a maladapted immune response to allergens, initiated and maintained by the type 2 (T2) inflammatory pathway. It is predicated by the elaboration of cytokines IL-4 and IL-13 and follows activation of the STAT6 transcription factor. OBJECTIVE: To investigate the role of trained immunity in mucosal immune responses following neonatal vaccination with the STAT6 inhibitory peptide (STAT6-IP), in preventing the development of ragweed-induced AAD. METHODS: T cells or dendritic cells (DC) from STAT6-IP vaccinated wild-type BALB/c mice to naïve mice, that were subsequently chronically exposed to sensitizing doses of ragweed allergen, is sufficient to prevent development of T2 responses in recipients. RESULTS: Our results demonstrate significant reductions in; airways hyperresponsiveness (AHR); ragweed-specific IgE; pulmonary inflammation; T2 cytokines; and inflammatory gene expressions in recipient mice. Expression of IDO, TGFβ and T regulatory cells were all significantly increased. Anti-TGFβ treatment during the ragweed sensitization phase re-constituted the pro-inflammatory T2 immune response. We show that tolerance can be attained via DC trained in the STAT6-IP-mediated tolerant milieu. This effect is not restricted to a particular allergen and does not require antigen-mediated T cell activation prior to transfer. CONCLUSION: Adoptive transfer experiments suggest that STAT6-IP treatment trains dendritic and cells to mediate tolerant immunity to chronic ragweed exposure in the airways. This indicates that early transient STAT6-inhibition constitutes an effective immunomodulatory airways allergy preventative strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».