MDSCs enhance Th17 differentiation and disease progression through arginase-1 production in patients with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Expansion of myeloid-derived suppressor cells (MDSCs) has been documented in some murine models and patients with autoimmune diseases, but the exact role of MDSCs in this process remains largely unknown. Although MDSCs are supposed to be immunosuppressive, previous studies have shown that these cells may also enhance Th17 responses via an IL-1-dependent mechanism in murine autoimmune models, such as experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) and collagen-induced arthritis (CIA). However, the role of MDSCs in the development of autoimmune responses in human remains largely unknown. Current study investigates this question in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). We found that patients with active SLE (n=32) had a significant increase in HLA-DR−CD11b+CD33+ MDSCs, in the peripheral blood compared to healthy controls (HCs; n=25). The frequency of MDSCs was positively correlated with the level of serum arginase-1 (Arg-1) activity, Th17 responses and disease severity in SLE patients. Consistently, in comparison with MDSCs from HCs, MDSCs from SLE patients exhibited significantly elevated Arg-1 production, and increased potential to promote Th17 differentiation in vitro in an Arg-1-dependent manner that is likely mediated by multiple mechanisms involving RORgt, RORa and mTOR. Moreover, in a humanized SLE model, MDSCs were essential for the induction of Th17 responses and the associated renal injuries and the effect of MDSCs was Arg-1-dependent. Our data provide direct evidence demonstrating a pathogenic role for MDSCs in human SLE, and suggests that targeting MDSCs or Arg-1 may offer novel therapeutic strategies for the treatment of SLE and other Th17 cell-mediated autoimmune diseases.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».