DNAM-1 regulates Foxp3 expression in regulatory T cells by interfering with TIGIT under inflammatory conditions
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T (Treg) cells that express forkhead box P3 (Foxp3) are pivotal for immune tolerance. Although inflammatory mediators cause Foxp3 instability and Treg cell dysfunction, their regulatory mechanisms remain incompletely understood. Here, we show that the transfer of Treg cells deficient in the activating immunoreceptor DNAM-1 ameliorated the development of graft-versus-host disease better than did wild-type Treg cells. We found that DNAM-1 competes with T cell immunoreceptor with Ig and ITIM domains (TIGIT) in binding to their common ligand CD155 and therefore regulates TIGIT signaling to down-regulate Treg cell function without DNAM-1-mediated intracellular signaling. DNAM-1 deficiency augments TIGIT signaling; this subsequently inhibits activation of the protein kinase B-mammalian target of rapamycin complex 1 pathway, resulting in the maintenance of Foxp3 expression and Treg cell function under inflammatory conditions. These findings demonstrate that DNAM-1 regulates Treg cell function via TIGIT signaling and thus, it is a potential molecular target for augmenting Treg function in inflammatory diseases.
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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 ».