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Enregistrement W4288077186 · doi:10.3389/fimmu.2022.932627

Increased frequency of TIGIT+ CD4 T Cell subset in autoantibody-positive first-degree relatives of patients with rheumatoid arthritis

2022· article· en· W4288077186 sur OpenAlexafffund
Vidyanand Anaparti, Stacy Tanner, Christine Zhang, Liam J. O’Neil, Irene Smolik, Xiaobo Meng, Aaron J. Marshall, Hani El‐Gabalawy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis SocietyResearch Manitoba
Mots-clésTIGITImmunophenotypingMedicineAutoantibodyImmunoglobulin DImmunologyCD5T cellCD8Immune systemPeripheral blood mononuclear cellFlow cytometryCD154B cellAntibodyCytotoxic T cellBiologyCD40In vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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