Abstract 075: The Role of Immunological CD8+ Effector Memory T Cells In Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Immunological memory is an important component of adaptive immunity. We have previously shown that T cells are important in hypertension. We therefore hypothesized that memory T cells contribute to long-term and repeated hypertensive challenges. To test this, mice received 2 weeks of angiotensin II, were allowed to recover for 3 weeks and then were received a low dose of ang II (140 ng/kg/min) that minimally raises blood pressure in naïve mice. This low-dose of ang II increased blood pressure to 137±6 mmHg in mice that had previously received a vehicle infusion, but to 172±12 mmHg in mice that had received ang II. In another model we treated mice with L-NAME (0.5mg/ml) in drinking water for two weeks, and then fed a high salt diet (4% NaCl) two weeks after stopping L-NAME. The high salt diet had no effect on blood pressure in naïve mice, but increased blood pressure to 150±6 mmHg in mice that had received L-NAME. In keeping with a memory T cell response, we found that either the ang II or L-NAME and high salt protocols increased CD8+ effector memory cells in the kidney by 4-fold while reducing these effector memory CD8+ T cells in the spleen by 3-fold. CD8+ memory T cells require co-stimulatory signaling between CD70 on macrophages and CD27 on T cells. We found that ang II infusion increased CD70 mRNA in isolated kidney vessels by 5 to 10-fold. Similarly, flow cytometry revealed that ang II increased macrophages expressing CD70 and CD8+ T cells expressing CD27 expression in the kidney. Preliminary results show that anti-CD70 partially blocked memory formation by reducing the hypertensive response to the second low-dose of ang II by about 20 mmHg. Thus, these studies indicate that repeated exposures to ang II promote an immune memory response of CD8+ T cells and markedly enhance the hypertensive response. The role of CD27 and CD70 signaling requires additional study but might serve as a therapeutic target.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».