Elevated functional Interleukin-15 provided by human peripheral immune cells in Multiple Sclerosis patients (150.8)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Activated CD8 T cells have been involved in several autoimmune diseases, including Multiple Sclerosis (MS); CD8 T cells from MS patients bear an enhanced activation profile compared to those from controls; but the role of cytokines in boosting CD8 T cell activation in MS is not elucidated. While elevated levels of IL-15, a key cytokine for memory CD8 T cells, has been reported in serum and on peripheral leukocytes in MS patients compared to controls, no study has addressed whether these increased levels influence CD8 T cell functions. The goal of our study is to assess surface IL-15 and IL-15Rα expression on human leukocytes and determine whether these expression levels are sufficient to enhance human CD8 T cell functions. An increased proportion of ex vivo B cells from MS patients express IL-15 compared to controls, and upon contact with CD40L, B cells obtained from controls increased IL-15 expression, reaching levels similar to those observed in MS patients. We use in vitro flow cytometry-based assays to show that effector functions (granzyme B) in CD8 T cells are significantly enhanced upon co-culture with IL-15-expressing B cells. IL-15 has a greater impact on CD8 T cells from MS patients than controls and we provide evidence that CD8 T cells pre-exposed to IL-15 are more cytotoxic than untreated CD8 T cells. We not only demonstrate that multiple leukocytes can modulate CD8 T cell responses by providing IL-15, but also support a role for B cells in MS pathogenesis.
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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 | 0,000 |
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 ».