Androgen receptor signaling promotes Treg suppressive function during allergic airway inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Women have higher prevalence of asthma compared with men. In asthma, allergic airway inflammation is initiated by IL-33 signaling through ST2, leading to increased IL-4, IL-5, and IL-13 production and eosinophil infiltration. Foxp3+ Tregs suppress and ST2+ Tregs promote allergic airway inflammation. Clinical studies showed that the androgen dehydroepiandrosterone (DHEA) reduced asthma symptoms in patients, and mouse studies showed that androgen receptor (AR) signaling decreased allergic airway inflammation. Yet the impact of AR signaling on lung Tregs remains unclear. Using AR-deficient and Foxp3 fate-mapping mice, we determined that AR signaling increased Treg suppression during Alternaria extract (Alt Ext; allergen) challenge by stabilizing Foxp3+ Tregs and limiting the number of ST2+ ex-Tregs and IL-13+ Th2 cells and ex-Tregs. AR signaling also decreased Alt Ext–induced ST2+ Tregs in mice by limiting expression of Gata2, a transcription factor for ST2, and by decreasing Alt Ext–induced IL-33 production from murine airway epithelial cells. We confirmed our findings in human cells where 5α-dihydrotestosterone (DHT), an androgen, decreased IL-33–induced ST2 expression in lung Tregs and decreased Alt Ext–induced IL-33 secretion in human bronchial epithelial cells. Our findings showed that AR signaling stabilized Treg suppressive function, providing a mechanism for the sex difference in asthma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 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 ».