MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252538598 · doi:10.21203/rs.2.18715/v1

Differential Leukocyte miRNA Responses Following Pan T Cell, Allorecognition and Allosecretome-Based Therapeutics Activation

2019· preprint· en· W4252538598 sur OpenAlexafffund
Xining Yang, Wendy M. Toyofuku, Mark D. Scott

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCentre for Blood Research, University of British ColumbiaMichael Smith Health Research BCUniversity of British ColumbiaGovernment of CanadaCanadian Blood ServicesAustralian Government
Mots-clésAllorecognitionmicroRNAT cellBiologyImmunologyComputational biologyGeneGeneticsImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Effective immunomodulation of T cell responses is critical in treating both autoimmune diseases and cancer. Our previous studies have demonstrated that nanoscale bioengineering of cell surfaces with methoxypolyethylene glycol (mPEG) induces a potent tolerogenic immunomodulatory effect. Moreover, secretomes derived from mPEG- or control mixed lymphocyte alloactivation assays also exerted potent immunomodulatory activity that was mediated by microRNAs (miRNA). In this study, the immunomodulatory effects of Pan T cell activators (PHA and anti-CD3/CD28), alloactivation (MHC-disparate donors; ± mPEG grafting) and biomanufactured miRNA-based allo-secretome therapeutics (SYN, TA1, IA1 and IA2) were examined on T cell proliferation, subset differentiation and leukocyte miRNA expression profiles of resting human PBMC. Results: In contrast to Pan T cell activation, allorecognition and the pro-inflammatory IA1 secretome product induced increasingly controlled proliferation of resting PBMC. The differential effects of the activation strategies were also apparent in T cell differentiation and the Teff:Treg ratio and in the miRNA expression profiles noted in the treated PBMC. In contrast, the mPEG-PBMC and TA1 secretome products inhibited alloproliferation. Importantly, the activation strategies exerted significantly different miRNA expression in the treated leukocytes that was associated with differences in proliferation and cellular differentiation. Conclusions: Immunomodulatory secretome-derived, miRNA-enriched, therapeutics can be reproducibly biomanufactured that will induce the specific bioregulatory events necessary to induce the differentiation of naïve T cells to produce a tolerogeneic (TA1) or inflammatory (IA1) response both in vitro and in vivo . The successful development and biomanufacturing of immunomodulatory, miRNA-enriched, secretome biotherapeutics may provide potent tools for the systemic treatment of autoimmune diseases or enhancing the endogenous immune response to cancer while reducing the potential adverse risks of more non-specific immunomodulatory approaches.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square (Research Square)Même sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207