Intravenous immunoglobulin G (IVIg) concurrently promotes Th2 and T regulatory cell development while abrogating Th17 cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We aimed to further elucidate the mechanisms by which IVIg modulates the balance between Th17, Th2, and Treg. Using an OVA-driven murine model of allergic airway disease exhibiting a mixed Th17/Th2 response, we examined lung inflammation by H & E staining and histology, and performed cellular phenotyping of lung homogenates using flow cytometry. In addition, we assessed cytokine production by intracellular staining and ELISA, and performed co-culture studies. IVIg treatment reduced lung inflammation and diminished the frequency and absolute number of lung Th17 cells, IL-17A production, and neutrophilia. In contrast, the frequency and absolute number of eosinophils and basophils was increased, while IgE production was abrogated in the IVIg group. This was accompanied by a significant increase in IL-13+ and IL-5+ T cells and in IL-5 concentration in the BAL. The frequency of Foxp3+IL10+ + cells within CD4+ T cells (1.43 % ± .061 vs 2.57 % ± .30, p < .01) and IL-10 secreting dendritic cells (0.28 % ± 0.060 vs 1.20 % ± 0.27, p < .05) was augmented. We also observed an increase in the frequency of CD206 expressing macrophages, or M2 macrophages, in the IVIg group (10.81% ± 2.21 vs 19.80 % ± 1.81, p < .01). Using an in vitro DC: T cell co-culture, IVIg-treated DC inhibited IL-17A production by T cells and increased IL-13 production and Treg differentiation. In conclusion, IVIg modulates Th2/Th17/Treg balance by favoring Treg and Th2 cells while inhibiting Th17 cells. Furthermore, IVIg renders both dendritic cells and macrophages tolerogenic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».