T helper 17 axis and endometrial macrophage disruption in menstrual effluent provides potential insights into the pathogenesis of endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify immune cells, cytokines, and immune cell transcriptome in the menstrual effluent (ME) of women with endometriosis compared with that of healthy donors.Design: Live immune cells were isolated from human ME samples and were analyzed by flow cytometry to identify various immune cell populations.Selected cytokines from the same patients were evaluated using multiplex cytokine analyses.The transcriptome of the immune cell population was subsequently profiled using NanoString nCounter's PanCancer Immune panel.Setting: Academic institution.Patient(s): Surgically confirmed endometriosis patients (n ¼ 14) and healthy fertile donors (n ¼ 19).Intervention(s): None.Main Outcome Measure(s): In-depth immune cell profiling of ME obtained from women with endometriosis compared with that of healthy donors.Result(s): ME analysis revealed that the number of T helper 17 (T H 17) cells was significantly lower in patients with endometriosis compared with that of healthy donors; the number of macrophages was also lower (P¼ .06) in the former.Multiplex cytokine analysis revealed significantly lower transforming growth factor a in the ME ''serum'' of patients with endometriosis.Transcriptomic analysis of CD45 þ cells revealed 47 differentially expressed genes, mainly associated with the T H 17 axis (IL10, IL23A, and IL6), as well as genes associated with macrophage signaling/activation (CD74, CD83, CXCL16, and CCL3). Conclusion(s):We demonstrate for the first time that the levels of T H 17 axis, macrophages, and transforming growth factor a were altered in the ME of women with endometriosis compared with that of healthy donors.These findings shed light on the potential immune pathways that could partly explain the pathogenesis and progression of endometriosis.Future large-scale studies on ME samples are warranted to exploit the use of these markers to study the pathogenesis of endometriosis.(
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».