IL-33 activates ILC2 expansion and modulates endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Chronic inflammation drives endometriosis (EM) and its associated symptoms. Interleukin (IL)-33, has gained therapeutic interest as it is elevated in the plasma, peritoneal fluid (PF), and lesions of EM patients. However, how IL-33 contributes to EM is largely unknown. For the first time, we demonstrate, using both human samples and murine models, that IL-33 expands local group 2 innate lymphoid cells (ILC2s) and that IL-33 activated ILC2s modulate hallmark features of EM. Methods: We identified ILC2s (CD45+Lin−CRTH2+CD127+ST2+) in the PF of EM patients using flow cytometry. Using immunofluorescence, we determine whether IL-33 forms epithelial or stromal cell niches within the EM lesion. Then, using our well established EM model, we induced EM in female C57Bl/6 mice and treated with PBS or IL-33. Hallmark features of EM were assessed including inflammation (using multiplex cytokine analysis), immune cell profiling (using flow cytometry), and lesion architecture (using immunohistochemistry and Nanostring transcriptomic profiling). To establish cause and effect, we treated ILC2 deficient mice with PBS (n=5) or IL-33 (n=5). Unpaired t-tests and one-way ANOVAs were done when appropriate. Results/Discussion: In humans, ILC2s are present and elevated in EM patients (n=5) compared to healthy donors (n=3) and IL-33 colocalized with both epithelial and stromal cells within the EM lesion. Using murine models, IL-33 drove hallmark features of EM including increased inflammation, alterations in PF immune cells (including eosinophils, T cells, macrophages and ILC2s), as well as increased lesion proliferation, neurogenesis and fibrosis. Using ILC2 deficient mice, we show that IL-33 induced pathology is ILC2 dependent.
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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 | 0,001 |
| 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 ».