Toll like receptor 7 antagonist IRS661 inhibits insulitis and autoimmune diabetes in non-obese diabetic mice (P5227)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Toll like receptor 7 (TLR7) stimulation activates DCs and T cells to promote autoimmune diabetes in non-obese diabetic (NOD) mice. The aim of the study was to investigate effects of TLR7 antagonist IRS661 on type 1 diabetes onset, insulitis and immune responses in NOD mice. Female NOD mice were treated with IRS661 at ages of 4, 6 and 8 weeks or with either ODN1982 or PBS as control groups. Blood glucose was measured weekly, and pancreas, pancreatic lymph nodes (PLNs) and spleens were obtained for histology analysis or FACS analysis. This treatment significantly inhibited the onset of diabetes, as 6/15 NOD mice treated with IRS661 developed diabetes by 30 weeks of age, compared to 8/8 ODN1982-treated or 13/15 PBS groups (p<0.001). Further, insulitis scores were lower and pancreatic islets were preserved in NOD mice treated with IRS661. To determine effects of IRS661 upon immune responses, NOD PLN cells or splenocytes were analyzed after the treatment. IRS661 diminished CD86 expression on DCs and IFN-α expression in plasmacytoid DCs in NOD PLNs. Further, IRS661 treatment decreased IGRP V7+ CD8 T cells and CD69 expression on CD8 T cells, and inhibited adoptively transferred BDC 2.5 CD4 T cell proliferation in NOD PLNs. No difference in CD25+Foxp3+ CD4 T regulatory cells between IRS661-treated or ODN1982-treated NOD splenocytes was detected. We conclude that IRS661 administration inhibits activation of DCs and CD8 T cells so as to decrease insulitis and diabetes onsets.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».