Increased frequency of TIGIT+ CD4 T Cell subset in autoantibody-positive first-degree relatives of patients with rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite immune cell dysregulation being an important event preceding the onset of rheumatoid arthritis (RA), the phenotype of T and B cells in preclinical RA is less understood. The aim of this study was to characterize T and B cell populations in RA patients and their autoantibody (aAb) negative and positive first-degree relatives (FDR). Methods Cryopreserved peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) collected at scheduled visits from aAb-(n=25), and aAb+ FDR (n=10) and RA patients (n=13) were thawed and stained using optimized antibody cocktails as per a specific 13-color T or B cell panel. Immunophenotyping was performed using a Cytoflex LX (Beckman-Coulter) flow cytometer and FlowJo software was used for analyzing the frequency of immune cell populations. Results Multicolor flow cytometry experiments identified an increased TIGIT expression in circulating lymphocytes of aAb+ FDR and RA patients, relative to aAb- FDR (P<0.01). These TIGIT+ T cells exhibited a memory phenotype and expressed high levels of PD-1, ICOS, HLA-DR, CXCR3 and CXCR5. Moreover, increased TIGIT+ CD4 T cell frequency correlated with the frequency of PD-1+ CD4 T cells (r = 0.4705: P = 0.0043) and circulating levels of ACPA and RF. We also identified a decreased frequency of CD27+IgD- switched memory B cells in RA patients (P < 0.01), while increased frequency of TIGIT+ CD4 T cells in FDR correlated with the frequency of PD1+PTEN+ B cells (r = 0.6838, P = 0.0004) and autoantibody positivity (P = 0.01). Conclusion We demonstrate TIGIT as a distinct CD4 T cell marker for differentiating aAb- FDR from aAb+FDR and might play a critical role in regulating T and B cell crosstalk in preclinical RA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».