The impact of IL-27 on human T cells is altered in multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interleukin-27 (IL-27) exhibits pro- and anti-inflammatory properties. Although this cytokine dampens the severity of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), a model of multiple sclerosis (MS), whether IL 27 contributes to the pathobiology of MS remains unclear. We detected the IL-27 receptor (IL-27R) on brain-infiltrating T cells in MS tissues suggesting that they are susceptible to this cytokine. Notably, beneficial effects of MS immunomodulatory therapies are associated with IL-27 induction. We compared blood samples from untreated MS patients to healthy donors (HC) for i) serum levels of IL-27 and expression of IL-27R by T cells and ii) effects of IL-27 on phenotype and functions of T cells. Reduced proportions of CD4 T cells but greater percentages of CD8 T cells expressed IL-27R in MS patients compared to HC. IL-27 triggered phosphorylation of STAT1 (pSTAT1) and STAT3 (pSTAT3) in all T cell subsets; similar levels of pSTAT1 were induced in T cells from MS and HC. In contrast, increased proportions of CD4 and CD8 T cells exhibited pSTAT3 in response to IL-27 compared to cells from HC. Moreover, addition of IL-27 to activated T cells significantly decreased the percentages of GM-CSF or IL-17 producing CD4 and CD8 T cells from MS patients but had a minimal impact on HC’s cells. Finally, sera from MS patients contained elevated amounts of soluble IL-27 and IL-27Rα (a natural IL-27 antagonist) compared to HC. Our results reveal that IL-27 has an enhanced impact on T cells from MS patients, which could contribute to dampen key immune responses (e.g. GM-CSF, IL-17) associated with this inflammatory/autoimmune disease. However, elevated in vivo levels of its natural antagonist could hinder IL-27-mediated anti-inflammatory properties.
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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 | 0,001 |
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 ».