Human CD4 and CD8 T cells distinctly upregulate Suppressors of Cytokine Signaling 1 and 3 following Interferon-β treatment. (117.24)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Suppressor of cytokine signaling (SOCS) proteins have been identified as a negative feedback loop to cytokine signaling. Emerging evidence supports the potential role of SOCS in controlling immune disorders, but data regarding their expression in human T cells is still sparse. Interferon-β (IFN-β) is a broadly used and effective treatment for multiple sclerosis (MS), although mechanisms of actions are still incompletely resolved. We postulate that IFN-β mediates beneficial effects through the induction of SOCS in peripheral T cells. We first evaluated the expression of SOCS-1 and SOCS-3 at the mRNA (qRT-PCR) and protein levels (FACS, Western blot, immunocytochemistry) by human CD4 and CD8 T cells following IFN-β treatment. A rapid and significant increase of SOCS-1 and SOCS-3 was observed upon cytokine addition, especially in the CD8 T cell compartment. To mimic patients under IFN-β treatment, both T cell subsets were chronically exposed to physiological doses of IFN-β measured in treated patients. Only SOCS-1 but not SOCS-3 levels were elevated after each IFN-β re-exposure. These effects were more pronounced in CD8 T cells. Our preliminary data indicate different expression of SOCS in untreated and IFN-β-treated MS patients. Our results suggest that SOCS-1 contributes to the IFN-β-mediated beneficial effects in MS and that SOCS proteins are distinctly expressed in human T cell subsets. We are currently testing the functional impact of SOCS-1 on human T cell responses.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».