IL-17A is rapidly triggered by staphylococcal superantigens and is pathogenic in toxic shock syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Toxic shock syndrome (TSS) is a life-threatening illness characterized by high-grade fever, erythematous rash, hypotensive shock, and multi-organ dysfunction within hours of onset. It is caused by exposure to bacterial exotoxins known as superantigens (SAgs), which are produced by the common bacterium Staphylococcus aureus. During infection, SAgs activate up to 20% of T cells inducing a severe systemic inflammatory response that can lead to vascular leakage, multiple organ damage and death. However, the role of IL-17A, a potent inflammatory cytokine, in this potentially fatal reaction remains virtually unexplored. We have found that human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) stimulated with SAgs in vitro immediately up-regulate IL-17A mRNA (up to 12,000-fold) and produce substantial amounts of IL-17A protein within hours. Utilizing the cutting-edge RNA-Flow Cytometry technique, we identified a subset of memory T cells that was responsible for the rapid IL-17A response. We also investigated the effect of IL-17A signaling on downstream inflammatory cytokine and chemokine gene expression via IL-17A receptor blockade. Lastly, we used HLA-DR4 transgenic mice to demonstrate rapid IL-17A production in response to SAgs, similar to human PBMCs. Neutralizing IL-17A in this model greatly reduced tissue damage, morbidity and mortality. Taken together, our results reveal a novel role for memory T cells in TSS and define a previously unrecognized contribution by IL-17A to the initiation and pathogenesis of the syndrome.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».