Regulatory ILC2—Role of IL-10 Producing ILC2 in Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, a growing body of evidence observations have shown group two innate lymphoid cells (ILC2) to be critical drivers of Type 2 (T2) inflammatory responses associated with allergic inflammatory conditions such as asthma. ILC2 releases copious amounts of pro-inflammatory T2 cytokines-interleukin (IL)-4, IL-5, IL-9, and IL-13. This review provides a comprehensive overview of the newly discovered regulatory subtype of ILC2 described in murine and human mucosal tissue and blood. These KLRG1+ILC2 have the capacity to produce the anti-inflammatory cytokine IL-10. Papers compiled in this review were based on queries of PubMed and Google Scholar for articles published from 2000 to 2023 using keywords "IL-10" and "ILC2". Studies with topical relevance to IL-10 production by ILC2 were included. ILC2 responds to microenvironmental cues, including retinoic acid (RA), IL-2, IL-4, IL-10, and IL-33, as well as neuropeptide mediators such as neuromedin-U (NMU), prompting a shift towards IL-10 and away from T2 cytokine production. In contrast, TGF-β attenuates IL-10 production by ILC2. Immune regulation provided by IL-10+ILC2s holds potential significance for the management of T2 inflammatory conditions. The observation of context-specific cues that alter the phenotype of ILC warrants examining characteristics of ILC subsets to determine the extent of plasticity or whether the current classification of ILCs requires refinement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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 tête enseignante, 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 ».