The Role of LAG3 in Antibody Responses To Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of lymphocyte activation gene-3 (LAG3) in T cell functions is well studied, however its role in humoral immune responses remains poorly characterized. The goal of this study was to test the role of recipient LAG3 in a mouse model of renal allograft rejectionNaive B6.LAG3−/− mice have elevated numbers of follicular and memory T cells, and plasma cells compared to WT mice, as well as increased frequencies of memory T cells reactive to H-2Dd, H-2Ds, H-2Dq and H-2Dk alloantigens. When kidneys were transplanted from C3H donors to B6 WT and LAG3−/− mice, all C3H kidney allografts survived for > 60d in WT recipients, whereas LAG3−/− recipients rapidly reject allografts and have elevated serum creatinine levels at d14 posttransplant. Graft histology at rejection revealed minimal T cell infiltration, diffuse C4d staining, atrophic peritubular capillaries, endothelial swelling and edema characteristic of antibody mediated rejection (AMR). Compared to WT, LAG3−/− recipients had elevated frequencies of anti-donor IFNγ producing T cells and increased levels of donor specific antibody (DSA) against MHC-I and MHC-II. Depletion of CD8 T cells in LAG3−/− recipients did not alter rejection kinetics, while B cell depletion significantly extended C3H kidney allograft survival, suggesting the predominant role of alloantibody rather than T cell mediated rejection in these mice. However, neither T nor B cell conditional knockout recipients rejected the allograft demonstrating LAG3 expression on both cell types is necessary to mediate rejection. These findings demonstrate that LAG3 regulates both T and B cell functions in response to kidney allografts, and is an attractive therapeutic target for the prevention of AMR. Supported by grants from NIH (P01AI087586-10)
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».