Cell therapy with human interleukin 10–producing ILC2s enhances islet function and inhibits allograft rejection
Notice bibliographique
Résumé
Group 2 innate lymphoid cells (ILC2s) that produce IL-10 (IL-10 + ILC2s) have demonstrated regulatory and tissue-protective properties in murine studies, but preclinical studies are lacking that explore the potential of human IL-10 + ILC2s as a tolerance-promoting cell therapy for transplantation or autoimmunity. Here, we investigated whether human IL-10 + ILC2s could enhance islet function and prevent allograft rejection in humanized mouse models of islet transplantation. In vitro , human IL-10 + ILC2s did not display cytotoxicity towards allogeneic deceased-donor islets or stem cell-derived islet-like cells, and co-transplantation with IL-10 + ILC2s significantly improved glucose control post-transplantation. Allogeneic IL10 + ILC2s directly inhibited T cell-mediated cytotoxicity against islet-like cells in vitro, and in an antigen-specific transplant rejection model, prevented T cell-mediated rejection of deceased donor islet grafts. Effects were greater with allogeneic IL-10 + ILC2s, as autologous cells did not inhibit T cell IFN-γ production or cytotoxic activity in vitro, and were not sufficient to prevent islet rejection in vivo. Collectively, these studies provide proof-of-principle that human IL-10 + ILC2s have therapeutic potential for islet transplantation and type 1 diabetes, and support their use as an allogeneic regulatory cell therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».