Differential Leukocyte MicroRNA Responses Following Pan T Cell, Allorecognition and Allosecretome-Based Therapeutic Activation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective immunomodulation of T-cell responses is critical in treating both autoimmune diseases and cancer. Our previous studies have demonstrated that secretomes derived from control or methoxypolyethylene glycol mixed lymphocyte alloactivation assays exerted potent immunomodulatory activity that was mediated by microRNAs (miRNA). The immunomodulatory effects of biomanufactured miRNA-based allo-secretome therapeutics (SYN, TA1, IA1 and IA2) were compared to Pan T-cell activators (PHA and anti-CD3/CD28) and lymphocyte alloactivation. The differential effects of these activation strategies on resting peripheral blood mononuclear cells (PBMC) were assessed via T-cell proliferation, subset analysis and miRNA expression profiles. Mitogen-induced PBMC proliferation (> 85%) significantly exceeded that arising from either allostimulation (~ 30%) or the pro-inflammatory IA1 secretome product (~ 12%). Consequent to stimulation, the ratio of CD4 to CD8 cells of the resting PBMC (CD4:CD8; 1.7 ± 0.1) decreased in the Pan T cell, allrecognition and IA1 activated cells (averages of 1.1 ± 0.2; 1.2 ± 0.1 and 1.0 ± 0.1). These changes arose consequent to the expansion of both CD4+CD8+ and CD4–CD8– populations as well as the shrinkage of the CD4 subset and the expansion of the CD8 T cells. Importantly, these activation strategies induced vastly different miRNA expression profiles which were associated with significant differences in cellular differentiation and biological function. These findings support the concept that the “differential patterns of miRNA expression” regulate the biologic immune response in a “lock and key” manner. The biomanufacturing of miRNA-enriched secretome biotherapeutics may be a successful therapeutic approach for the systemic treatment of autoimmune diseases (TA1) and cancer (IA1).
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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 | 0,000 |
| 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 ».