Abnormal glucose and lipid metabolism promotes disrupted differentiation of T and B cell subsets in Behçet’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Behçet’s disease (BD) is a chronic, systemic inflammatory condition characterized by recurrent immune dysregulation. Materials & Methods This study conducted a comprehensive analysis of immune cell subsets, metabolic markers, and their interplay in BD patients. Using multiparametric flow cytometry, we identified elevated Th1 cells, senescent CD8+ T cells, and abnormal B cell activation as hallmarks of the chronic inflammatory state in BD. Results Despite immunotherapy, innate immune activation persisted, with increased mature NK cells, γδT1 cells, and conventional dendritic cells (cDCs), alongside reduced plasmacytoid dendritic cells (pDCs). Elevated glucose (GLU) and triacylglycerol (TAG) levels in BD patients correlated with increased Th1 cells, functional CD8+ T cells, and B cell activation. In vitro experiments demonstrated that GLU and TAG promote Th1 differentiation, CD8+ T cell activation, and B cell antibody production, revealing their role as drivers of immune dysregulation. Conclusion These findings underscore the intricate relationship between metabolic dysregulation and immune dysfunction in BD, highlighting potential diagnostic and therapeutic targets. Our study provides critical insights into BD pathogenesis, offering a foundation for optimizing disease management and monitoring immune and metabolic markers for improved patient outcomes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».