Antigen-specific nanoparticle tolerance treatment actively induces regulatory mechanisms via the STING pathway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antigen (Ag)-specific T cells are the underlying cause of many autoimmune diseases. T cells found at the site of tissue destruction not only in the exacerbation of disease, but contribute to the release of additiotnal self-epitopes resulting in the activation of spread eptitope-specific T cell populations perpetuating disease. Treatment with Ag-containingbiodegradable poly(lactide-co-glycolide) (PLGA) nanoparticles, i.e. tolerogenic immune-modifying particles (TIMP), has been shown to be both safe and induces Ag-specific tolerance in mouse models of autoimmunity and allergy, as well as in a celiac disease Phase I/IIa clinical trial. We are in the process of assessing if the mechanism of action between Ag-specific TIMP treatment and Ag-coupled cell treatment, to thereby identify self-tolerance mechanisms in common between the two highly efficacious therapies. The PLP139–151 TCR transgenic model system was utilized to determine the cellular and molecular mechanisms driving Ag-specific tolerance mediated by tolerogenic nanoparticle treatment. These data show Ag-specific TIMP treatment induced both FoxP3+ iTregs and IL-10+ Tr1 regulatory in both naïve mice and mice pre-primed with Ag/CFA. Additionally, the expression of STING is required for the induction of tolerance. The involvement of the STING pathway for both TIMP and Ag-coupled cell treatment was confirmed in MOG35–55 EAE. The data also show that Ag-specific tolerance induction requires both Type I IFNs and PD-1/PD-L1 expression, which are downstream of STING activation and signaling. Treatment thus activates various Ag-specific Treg subsets capable of regulating responses to disease-relevant autoepitopes via a STING/IFNAR/PD-1/PD-L1 pathway.
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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) | 0,001 | 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 ».