<scp>CCL19</scp>‐Positive Lymph Node Stromal Cells Govern the Onset of Inflammatory Arthritis via Tropomyosin Receptor Kinase
Notice bibliographique
Résumé
Objective The study objective was to assess the role of CCL19+ lymph node stromal cells of the joint‐draining popliteal lymph node (pLN) for the development of arthritis. Methods CCL19+ lymph node stromal cells were spatiotemporally depleted for five days in the pLN before the onset of collagen‐induced arthritis (CIA) using Ccl19‐Cre × iDTR mice. In addition, therapeutic treatment with recombinant CCL19–immunoglobulin G (IgG), locally injected in the footpad, was used to confirm the results. RNA sequencing of lymph node stromal cells combined with T cell coculture assays using tropomyosin receptor kinase (Trk) family inhibitors together with in vivo local pLN small interfering RNA (siRNA) treatments were used to elucidate the pathway by which CCL19+ lymph node stromal cells initiate the onset of arthritis. Results Spatiotemporal depletion of CCL19+ lymph node stromal cells prevented disease onset in CIA mice. These inhibitory effects could be mimicked by local CCL19‐IgG treatment. The messenger RNA sequencing analyses showed that CCL19+ lymph node stromal cells down‐regulated the expression of the tropomyosin receptor kinase A (TrkA) just before disease onset. Blocking TrkA in lymph node stromal cells led to increased T cell proliferation in in vitro coculture assays. Similar effects were observed with the pan‐Trk inhibitor larotrectinib in cocultures of lymph node stromal cells of patients with rheumatoid arthritis and T cells. Finally, local pLN treatment with TrkA inhibitor and TrkA siRNA led to exacerbated arthritis scores. Conclusion CCL19+ lymph node stromal cells are crucially involved in the development of inflammatory arthritis. Therefore, targeting of CCL19+ lymph node stromal cells via TRK could provide a tool to prevent arthritis.
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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) | 0,003 | 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 ».