FOXP3 <sup>+</sup> regulatory T cells use heparanase to access IL-2 bound to ECM in inflamed tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract FOXP3 + regulatory T cells (Treg) depend on exogenous IL-2 for their survival and function, but circulating levels of IL-2 are low, making it unclear how Treg access this critical resource in vivo . Here, we show that Treg use heparanase (HPSE) to access IL-2 sequestered by heparan sulfate (HS) within the extracellular matrix (ECM) of inflamed central nervous system tissue. HPSE expression distinguishes human and murine Treg from conventional T cells and is regulated by the availability of IL-2. HPSE -/- Treg have impaired stability and function in vivo , including the experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) mouse model of multiple sclerosis. Conversely, endowing Treg with HPSE enhances their ability to access HS-sequestered IL-2 and their tolerogenic function in vivo . Together, these data identify novel roles for HPSE and the ECM in immune tolerance, providing new avenues for improving Treg-based therapy of autoimmunity. One-Sentence Summary Regulatory T cells use heparanase to strip IL-2 bound to extracellular matrix within inflamed tissues, thereby supporting their homeostasis and function.
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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) | 0,013 | 0,005 |
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 ».