Blunting age-associated chronic inflammation preserves hematopoiesis and immunity and reduces leukemogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aging is the single most important prognostic factor for the development of many cancers. While mutational accumulation may increase the risk of cancer in aged individuals, declining immunity due to chronic inflammation is also a likely contributing factor. We have demonstrated that reducing aging-associated chronic inflammation abrogates fitness declines in B-progenitor cells, and significantly reduces leukemogenesis in aged mice (Henry et al., JCI, 2015). In addition to preserving the function of B-progenitor cells, subsequent studies have revealed that reducing chronic inflammation in aged mice augments immune responses. Specifically, reducing inflammation in aged mice (≥22 months) results in a two-fold reduction in the number of splenic M2 macrophage and T-regulatory cell populations, as well as, a three-fold reduction in the surface expression of the inhibitory protein PD-L1 on innate immune cells. Reducing chronic inflammation in aged mice also results in a three-fold increase in the percentage of interferon-gamma producing CD4+ and CD8+ T-cell lymphocytes when stimulated. These phenotypes were observed in aged, anti-inflammatory transgenic mice (alpha-1-anti-trypsin and interleukin-37) and in geriatric mice (≥27 months) treated with recombinant interleukin-37. Overall, these findings suggest that reducing chronic inflammation in aged populations can rejuvenate hematopoiesis and immunity, while also creating a less permissive environment for leukemogenesis.
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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) | 0,001 | 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 ».