Notice bibliographique
Résumé
Tertiary lymphoid structures (TLS) accumulate at sites of chronic injury where they function as an ectopic germinal center, fostering local autoimmune responses. Vascular injury leads to the release of endothelial-derived apoptotic exosome-like vesicles (ApoExo) that contribute to rejection in transplanted organs. The purpose of the study was to evaluate the impact of ApoExo on TLS formation in a model of vascular allograft rejection. Mice transplanted with an allogeneic aortic transplant were injected with ApoExo. The formation of TLS was significantly increased by ApoExo injection along with vascular remodeling and increased levels of antinuclear antibodies and anti-perlecan/LG3 autoantibodies. ApoExo also enhanced allograft infiltration by γδT17 cells. Recipients deficient in γδT cells showed reduced TLS formation and lower autoantibodies levels following ApoExo injection. ApoExo are characterized by proteasome activity, which can be blocked by bortezomib. Bortezomib treated ApoExo reduced the recruitment of γδT17 cells to the allograft, lowered TLS formation, and reduced autoantibody production. This study identifies vascular injury-derived extracellular vesicles (ApoExo), as initiators of TLS formation and demonstrates the pivotal role of γδT17 in coordinating TLS formation and autoantibody production. Finally, our results suggest proteasome inhibition with bortezomib as a potential option for controlling TLS formation in rejected allografts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».