Immune changes beyond Th2 pathways during rapid multifood immunotherapy enabled with omalizumab
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multifood oral immunotherapy (mOIT) with adjunctive anti‐IgE (omalizumab, XOLAIR®) treatment affords safe, effective, and rapid desensitization to multiple foods, although the specific immune mechanisms mediating this desensitization remain to be fully elucidated. Methods Participants in our phase 2 mOIT trial (NCT02643862) received omalizumab from baseline to week 16 and mOIT from week 8 to week 36. We compared the immune profile of PBMCs and plasma taken at baseline, week 8, and week 36 using high‐dimensional mass cytometry, component‐resolved diagnostics, the indirect basophil activation test, and Luminex. Results We found (i) decreased frequency of IL‐4+ peanut‐reactive CD4+ T cells and a marked downregulation of GPR15 expression and CXCR3 frequency among γδ and CD8+ T‐cell subsets at week 8 during the initial, omalizumab‐alone induction phase; (ii) significant upregulation of the skin‐homing receptor CCR4 in peanut‐reactive CD4+ T and Th2 effector memory (EM) cells and of cutaneous lymphocyte‐associated antigen (CLA) in peanut‐reactive CD8+ T and CD8+ EM cells; (iii) downregulation of CD86 expression among antigen‐presenting cell subsets; and (iv) reduction in pro‐inflammatory cytokines, notably IL‐17, at week 36 post‐OIT. We also observed significant attenuation of the Th2 phenotype post‐OIT, defined by downregulation of IL‐4 peanut‐reactive T cells and OX40 in Th2EM cells, increased allergen component‐specific IgG4/IgE ratio, and decreased allergen‐driven activation of indirectly sensitized basophils. Conclusions This exploratory study provides novel comprehensive insight into the immune underpinnings of desensitization through omalizumab‐facilitated mOIT. Moreover, this study provides encouraging results to support the complex immune changes that can be induced by OIT.
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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 ».