Sex Bias in IL-10 Production by Type I Regulatory T Cells Regulated by PI3K/mTOR Signaling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Multiple sclerosis (MS) is more prevalent in women, with a female-to-male ratio of 3:1. The molecular mechanisms driving this sex difference are still mostly unknown. MS results from immune dysfunction, with an imbalance in effector and regulatory T cells. Among the latter, Type I regulatory T cells (Tr1) are dysfunctional in people with MS (pwMS), secreting less IL-10, a potent anti-inflammatory cytokine, than in healthy donors. Our objectives were to explore the effect of biological sex on Tr1 cell differentiation in healthy donors and pwMS. METHODS: T cells were isolated from peripheral blood mononuclear cells, and Tr1 differentiation was induced by costimulation with the complement regulator CD46 or IL-27. The frequency of Tr1 cells and their production of IL-10 and IFN-γ were examined. The impact of the PI3K/mTOR pathway on male and female Tr1 cells was also studied. RESULTS: = 0.0043), while increasing IL-10 levels in the CD46 pathway in both sexes (8 men and 11 women). DISCUSSION: We demonstrate that sex influences IL-10 production by Tr1 cells via the PI3K pathway, potentially contributing to the greater susceptibility of women to MS. Furthermore, our data suggest that targeting PI3Kδ may represent a novel therapeutic strategy to boost IL-10 production in female pwMS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».