TLR2 stimulation drives human CD4+CD25+CD127negFOXP3+ Tregs into a Th17-like phenotype with reduced suppressive function. (50.4)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Naturally occurring CD4+CD25hiFOXP3+ Tregs suppress the activity of pathogenic T cells and prevent development of autoimmunity. TLRs are involved in modulating Treg functions both directly and indirectly. Specifically, TLR2 stimulation can reduce the suppressive function of Tregs by mechanisms that are incompletely understood. The developmental pathways of Tregs and Th17 cells are considered divergent and mutually inhibitory, and IL-17 production has been associated with reduced Treg function. We examined the effect of different TLR2 ligands on the suppressive functions of human CD4+CD25hiCD127negFOXP3+ Tregs and found that activation of TLR1/2 heterodimers reduces the suppressive activity of Tregs on CD4+CD25- responder T cell (Tresp) proliferation while at the same time enhancing the expression of IL-17, increasing RORC, and decreasing FOXP3 expression. Neutralisation of either IL-17 or IL-6 abrogated Pam3Cys-mediated reduction of Treg suppressive function. We also found that TLR2 stimulation in combination with TCR activation drives naïve human T helper precursors to Th17 differentiation. We conclude that TLR2 stimulation can induce human Tregs to a Th17 phenotype skewing and identify this plasticity as a new mechanism of regulation of Treg function by TLRs, which could enhance microbial clearance by releasing T effector functions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».