Impact of intestinal inflammation on the dynamics and function of regulatory T cells
Bibliographic record
Abstract
Les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI) sont caractérisées par une sécrétion exagérée de cytokines pro-inflammatoires, une hyperactivation des lymphocytes T effecteurs (Teff) et un contrôle insuffisant par les lymphocytes T régulateurs (Treg). Nous avons montré que le traitement par anti-TNFbetas'accompagne d'une augmentation significative des Treg Foxp3+ dans le sang de patients atteints de MICI en poussée. L'infliximab est associé à une potentialisation de leur fonction suppressive. Dans un 2ème travail nous montrons que les Treg sont incapables de prévenir la colite même s'il existe une augmentation du nombre de Treg dans les ganglions mésentériques ainsi qu'une majoration du nombre et de la fonction suppressive ex-vivo des Treg issus du colon inflammatoire. Cet impact fonctionnel positif sur les Treg issus des ganglions mésentériques était sélectif de la sous-population de Treg NRP1- correspondant aux Treg induits. La diminution significative aussi bien in vitro qu'in vivo de la conversion des LT naïfs en Treg en condition inflammatoire contribue probablement à leur incapacité à contenir la colite. Dans un 3ème travail, nous avons étudié la dynamique des LT Th1, Th17 et Treg et des sous-populations de LT CD4+ co-exprimants IL-17/IFNgamma, IL-17/Foxp3 et IFNgamma/Foxp3 chez des patients MICI en rémission clinique suivis tous les 3 mois. Une élévation des LT Foxp3/IL-17 du sang précédait la rechute de la maladie suggérant un rôle potentiel pathogénique de cette sous-population de LT. Ces éléments illustrent les concepts de conversion et plasticité des Treg au cours des MICI mais aussi leur rôle comme cible pour optimiser et développer de nouvelles biothérapies
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".