Cross talk between human regulatory T cells and antigen‐presenting cells: Lessons for clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T cells (Tregs) have a critical role in maintaining self-tolerance and immune homeostasis. There is much interest in using Tregs as a cell therapy to re-establish tolerance in conditions such as inflammatory bowel disease and type 1 diabetes, with many ongoing clinical studies testing the safety and efficacy of this approach. Manufacturing of Tregs for therapy typically involves ex vivo expansion to obtain sufficient cell numbers for infusion and comes with the risk of altering the activity of key biological processes. However, this process also offers an opportunity to tailor Treg function to maximize in vivo activity. In this review, we focus on the roles of antigen-presenting cells (APCs) in the generation and function of Tregs in humans. In addition to stimulating the development of Tregs, APCs activate Tregs and provide signals that induce specialized functional and homing marker expression. Cross talk between Tregs and APCs is a critical, often under-appreciated, aspect of Treg biology, with APCs mediating the key properties of infectious tolerance and bystander suppression. Understanding the biology of human Treg-APC interactions will reveal new ways to optimize Treg-based therapeutic approaches.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».