Trained Immunity Affecting Dendritic Cell Differentiation and Function in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rheumatoid arthritis affects ∼0.5-1% of the adult population and results in joint inflammation, chronic pain, and many systemic comorbidities. Immune and inflammatory tissue damage is the main pathogenic mechanism in rheumatoid arthritis, and involves the hyperactivation of both innate and adaptive immune systems. Trained immunity has become well established as an important feature of the innate immune system that allows the host to mount functionally altered immune responses based on their previous history of immune exposures, independently of the classical adaptive immunological memory. However, the role of trained immunity in systemic autoimmune and inflammatory disorders remains poorly understood. In the current work, we demonstrate that emergency myelopoiesis is induced in chronic rheumatoid arthritis in murine models and acts not only to enhance innate immune cell numbers but also to produce functionally altered innate immune cells. Such effects are cell-intrinsic to hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) and persist independently of the inflammatory disease milieu. Importantly, these trained immunity mechanisms impact not only macrophages but also dendritic cells, which are the major antigen presenting cells that bridge the innate and adaptive immune responses. ‘Trained’ dendritic cells show changes in global gene expression profiles, and significantly altered responses to recall immune stimulation and capacity for T cell activation. This study therefore represents the first demonstration of ‘dendritic cell trained immunity’ in rheumatoid 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».