Tofacitinib inhibits CD4 T cell polarisation to Th1 during priming thereby leading to clinical impact in a model of experimental arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Janus kinases (JAK) are key cell membrane orientated tyrosine kinases that regulate inflammatory responses by transducing signals received by cytokine receptors that directly influence the polarisation and function of Th cells. Tofacitinib is a pan-JAK inhibitor approved for the treatment of RA. In this study, we explored the effects of tofacitinib in the outcomes of CD4+ T cell-dendritic cell (DC) interactions and their impact in autoimmune arthritis. METHODS: The impact of tofacitinib in CD4+ T cell outcomes during priming or re-activation were analysed using antigen-specific in vitro and/or in vivo systems. A breach of self-tolerance model of arthritis was used to investigate the effects of tofacitinib in the outcomes of newly primed and antigen experienced CD4+ T cells. RESULTS: Tofacitinib inhibited Th1 polarisation during priming both in vitro and in vivo. In vitro, impaired T-bet expression and IFN-y production persisted upon secondary antigen challenge. Tofacitinib treatment during re-activation in vitro did not impact differentiation of antigen experienced CD4+ T cell towards Th1 phenotype. Moreover, JAK inhibition limited adaptive immune responses mediated by recently activated T cells and subsequent breach of self-tolerance in experimental arthritis. CONCLUSIONS: Our findings provide a novel mode of action for tofacitinib, demonstrating a potential therapeutic utility via homeostatic immune restoration in very early autoimmune arthritis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».