Unsupervised clustering reveals a unique Treg profile in slow progressors to type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To profile CD4 + regulatory T cells (Tregs) in a well-characterised cohort of slow progressors to type 1 diabetes, individuals positive for multiple islet autoantibodies who remain diabetes-free for at least 10 years. Research Design and Methods Peripheral blood samples were obtained from extreme slow progressor individuals (n=8), with up to 32 years follow-up, and age and gender-matched to healthy donors. One participant in this study was identified with a raised HbA1c at the time of assessment, and was individually evaluated in the data analysis. PBMCs were isolated, from donors, and to assess frequency, phenotype and function of Tregs, multi-parameter flow cytometry and T cell suppression assays were performed. Unsupervised clustering analysis, FlowSOM and CITRUS, was used to evaluate Treg phenotypes. Results Treg mediated suppression of CD4 + effector T cells, from slow progressors was significantly impaired, compared to healthy donors (P<0.05). Effector CD4 T cells, from slow progressors, were more responsive to Treg suppression, compared to healthy donors, demonstrated by increased suppression of CD25 expression on effector CD4 T cells (P<0.05). Unsupervised clustering on memory CD4 T cells, from slow progressors, showed an increased frequency of activated-memory CD4 Tregs associated with increased expression of GITR, compared to healthy donors (P<0.05). The participant with a raised HbA1c had a different Treg profile, compared to slow progressors and the matched controls. Conclusions CD4 + Tregs from slow progressor individuals have a unique Treg signature. This report highlights the need for further study of Treg heterogeneity in individuals at-risk of developing type 1 diabetes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».