Strength and Numbers: The Role of Affinity and Avidity in the ‘Quality’ of T Cell Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
The ability of T cells to identify foreign antigens and mount an efficient immune response while limiting activation upon recognition of self and self-associated peptides is critical. Multiple tolerance mechanisms work in concert to prevent the generation and activation of self-reactive T cells. T cell tolerance is tightly regulated, as defects in these processes can lead to devastating disease; a wide variety of autoimmune diseases and, more recently, adverse immune-related events associated with checkpoint blockade immunotherapy have been linked to a breakdown in T cell tolerance. The quantity and quality of antigen receptor signaling depend on a variety of parameters that include T cell receptor affinity and avidity for peptide. Autoreactive T cell fate choices (e.g., deletion, anergy, regulatory T cell development) are highly dependent on the strength of T cell receptor interactions with self-peptide. However, less is known about how differences in the strength of T cell receptor signaling during differentiation influences the 'function' and persistence of anergic and regulatory T cell populations. Here, we review the literature on this subject and discuss the clinical implications of how T cell receptor signal strength influences the 'quality' of anergic and regulatory T cell populations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».