摘要目的:通过检查白素6(IL-6)水平,总白细胞计数(TLC)和偶然的白细胞计数,评估褪黑激素对免疫抑制的男性Wistar大鼠的免疫效果。研究设计:实验研究。研究的地点和持续时间:2023年6月至10月10日,CMH Lahore医学院动物实验室。方法论:重达180克至200g的五十只雄性Wistar大鼠在这项研究中包括10个大鼠,其中五组是环磷酰胺(CP),CP +褪黑激素,CP + Immunomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomoyomodulator,Melatonin-Folly和Control。除对照组外,将计算出的CP内积为30天(从13/06/23到13/07/23)。之后,将实验组给予褪黑激素CP +褪黑激素7天(从14/07/23到20/07/23)。CP +免疫调节组,以比较免疫调节效应。从所有5组中抽取血液样本。IL-6。评估的其他参数是TLC和绝对不同的白细胞计数。结果:与免疫抑制的CP组相比,褪黑激素的IL-6水平显着升高(P = 0.042)以及TLC水平(P <0.001)。褪黑激素在免疫抑制中具有IL-6水平的上调(P = 0.506),这并非有效。与已知的免疫调节剂相比,褪黑激素显着增加了TLC,中性粒细胞,淋巴细胞,单核细胞和嗜酸性粒细胞计数。结论:褪黑激素作为补充剂可能在激活免疫抑郁状态的多种免疫反应过程中起作用。还确定,它允许从免疫抑制状态快速恢复细胞成分。
摘要 目的 虽然确切的人类前体细胞尚未确定,但循环中的髓系前体细胞负责出生后破骨细胞 (OC) 的分化和骨骼健康。增强的破骨细胞生成导致类风湿性关节炎 (RA) 中的关节破坏,而肿瘤坏死因子 (TNF) 是一种众所周知的促破骨细胞生成因子。在此,我们研究了核因子 κ-Β 配体的受体激活剂 (RANK-L) 与 TNF 之间的相互作用,RANK-L 对髓系前体的融合和 OC 的正常发育必不可少,而 TNF 则指导来自人外周血的不同前 OC 群体的分化。方法 流式细胞术细胞分选和分析用于评估髓系群体分化为 OC 的潜力。转录组学、表观遗传分析、受体表达和抑制剂实验用于揭示 RANK-L 和 TNF 信号传导层次。结果 TNF 可作为 CD14 + 单核细胞 (MO) 分化为 OC 的关键稳态调节剂,通过抑制破骨细胞生成以有利于巨噬细胞发育。相反,一种以前未发现的 CD14 − CD16 − CD11c + 髓系前 OC 群体不受这种负调节。在健康的 CD14 + MO 中,TNF 通过 TNFR1-IKK β 依赖性途径驱动 RANK 启动子的表观遗传修饰并停止破骨细胞生成。在 RA 患者亚组中,CD14 + MO 表现出改变的表观遗传状态,导致 TNF 介导的 OC 稳态失调。结论这些发现从根本上重新定义了 RANK-L 和 TNF 之间的关系。此外,他们还鉴定出了一种新的人类循环非 MO OC 前体池,与 MO 不同,它们在表观遗传上经过预处理以忽略 TNF 介导的信号传导。在 RA 中,这种表观遗传预处理发生在 MO 区室中,从而导致该通路失败的病理后果。
抽象目标的代谢变化至关重要地参与破骨细胞的发育,并可能导致类风湿关节炎(RA)的骨骼降解。已知酶辅酶脱羧酶1(ACOD1)将单核细胞衍生的巨噬细胞的细胞功能与其代谢状态联系起来。作为源自单核细胞谱系的破骨细胞,我们假设ACOD1及其代谢产物在破骨细胞分化和关节炎相关的骨质流失中的作用。方法是在人类外周血单核细胞(PBMC)中测量了RA和健康对照患者的质谱法。在体外用Itaconate衍生物4-辛基 - 乙酸盐(4-OI)处理人和鼠骨细胞。使用K/BXN血清诱导的关节炎和人TNF转基因(HTNFTG)小鼠,我们检查了ACOD1缺乏和4-OI治疗对小鼠骨侵蚀的影响。场景和细胞外通量分析用于评估破骨细胞和破骨细胞祖细胞的代谢活性。ACOD1依赖性和依赖性蛋白酶依赖性变化。CRISPR/CAS9基因编辑用于研究低氧诱导因子(HIF)-1α在ACOD1介导的破骨细胞发育调节中的作用。RA患者的PBMC中的Itaconate水平与疾病活性成反比。ACOD1-缺陷小鼠在实验性关节炎中表现出增加的破骨细胞数量和骨侵蚀,而4-OI治疗减轻了体内炎症性骨质损失,并抑制了体外人和鼠类骨细胞分化。从机械上讲,ACOD1通过抑制琥珀酸酯脱氢酶的活性氧和HIF1α介导的有氧糖糖溶解的诱导来抑制破骨细胞分化。结论ACOD1和ITACONATE是炎性关节炎中破骨细胞分化和骨质流失的关键调节剂。
类风湿关节炎(RA)是一种慢性自身免疫性疾病,其特征是持续的关节炎症,进行性损害和功能障碍,通常会导致显着的残疾(1-3)。超出了与联合相关的症状,RA增加了系统并发症的风险,例如心血管疾病和感染,从而大大提高了全因死亡率(4)。慢性炎症和免疫失调是这些结果的关键驱动因素,强调迫切需要有效的生物标志物改善预后和治疗策略。已利用各种复合生物标志物评估类风湿关节炎患者的疾病活性和预后(5)。泛免疫渗透量值(PIV)是一种源自中性粒细胞,单核细胞,血小板和淋巴细胞计数的新兴复合生物标志物。它提供了对免疫和炎症活动的全面度量(6-9)。虽然PIV在癌症和心血管疾病等疾病中的结局不佳,但其在预测RA患者死亡率方面的作用仍然不清楚,并且在很大程度上没有探索(10-12)。这项研究利用了国家健康和营养考试调查(NHANES)的数据,该调查是一项大型国家代表人群,具有严格的方法论和广泛的随访。使用此强大的数据集,我们研究了RA患者PIV与全因死亡率之间的关联。我们应用了多变量COX比例危害模型来分析PIV与死亡率风险之间的关系。分割的回归模型用于识别该关联中的潜在阈值,而亚组分析评估了人口统计学,生活方式行为或合并症等因素是否影响了这些发现。通过评估RA患者PIV的预后价值,本研究旨在强调其作为死亡率风险标志物的潜力。发现可能支持更多个性化的风险评估,并为RA中的炎症管理策略提供针对性的策略。
介绍改良的糖尿病分类工具,现在人们认为,1型糖尿病(T1D)的发作可能会在整个人类的寿命(1,2)中发生,尽管诊断峰在5至7岁之间的峰值峰值(3)。在很大程度上由人白细胞抗原(HLA)区域驱动的具有高遗传风险的人,在这些高峰时段(4、5)(4、5)和展示胰岛反应性自动抗体(AABS)表明疾病进展2(6,6,6,6,7)。此外,已经证明胰岛炎的细胞组成取决于T1D发作时的年龄(5,8),并且从B细胞二元胰岛炎的转变为7岁以下的B细胞胰岛炎转变为13岁以下的T细胞和巨噬细胞的主要年龄(9,10),这表明与疾病病原体伴随诊断年龄有关的免疫种群涉及疾病病原体的免疫种群。对T1D发病机理的细胞生物标志物的追求仅限于再循环的免疫细胞,这些免疫细胞并不能完全反映启动淋巴结和自身免疫性病变中的种群(11),并因周围血液免疫细胞亚群的年龄和环境驱动的变化而进一步混淆(12)。为了解决这些混杂的技术和生物学因素掩盖免疫系统中与疾病相关的变化,人类免疫表型联盟(HIPC)开发了一组推荐的流式细胞仪板,辅助研究和研究数据的比较(13)。HIPC面板设计用于量化记忆T细胞,调节T细胞(Treg),效应T细胞,B细胞,树突状细胞(DC),单核细胞和天然杀伤(NK)细胞子集比例和表型(13)。这些标准化面板已成功用于识别由于疫苗接种(14、15),感染(16、17),自身免疫(18、19)和癌症(20、21)引起的免疫调节,尽管据我们所知,T1D的全部HIPC表型尚未进行。
背景和目的:心血管、肾脏和脂肪组织中血管紧张素 II 型受体相关蛋白 (ATRAP) 表达失调与高血压、心脏肥大、动脉粥样硬化、肾脏损伤和代谢紊乱的病理有关。此外,ATRAP 在骨髓来源的免疫细胞中高度表达;然而,免疫细胞 ATRAP 在肥胖相关病理中的功能作用仍不清楚。因此,我们试图使用饮食诱导的肥胖小鼠模型来确定免疫细胞 ATRAP 在内脏肥胖和肥胖相关代谢紊乱发展中的病理生理意义。方法:首先,我们检查了高脂饮食 (HFD) 诱导的肥胖对野生型小鼠免疫细胞 ATRAP 表达的影响。随后,我们进行了骨髓移植以产生两种类型的嵌合小鼠:骨髓野生型嵌合 (BM-WT) 和骨髓 ATRAP 敲除嵌合 (BM-KO) 小鼠。这些嵌合小鼠被提供 HFD 来诱导内脏肥胖,然后研究免疫细胞 ATRAP 缺乏对嵌合小鼠生理参数和脂肪组织的影响。结果:在野生型小鼠中,HFD 引起的体重增加与免疫细胞 ATRAP 表达增加有关。在骨髓移植实验中,与 BM-WT 小鼠相比,BM-KO 小鼠表现出 HFD 引起的体重增加和内脏脂肪扩张的改善,脂肪细胞较小。此外,与 HFD 上的 BM-WT 小鼠相比,HFD 上的 BM-KO 小鼠在白色脂肪组织代谢、炎症、葡萄糖耐受性和胰岛素抵抗方面表现出显着改善。对白色脂肪组织的详细分析表明,通过改善 BM-KO 小鼠脂肪组织中 CD206 + 巨噬细胞的积聚,显着抑制了 HFD 诱导的转化生长因子-β 信号的激活,这是内脏肥胖的关键因素。这一发现为 BM-KO 小鼠在 HFD 上表现出的抗肥胖表型提供了相关机制。最后,单核细胞的转录组分析表明,基因变化(例如单核细胞水平上干扰素-γ 反应的增强)可能会影响 BM-KO 小鼠的巨噬细胞分化。
心血管疾病(CVD)是影响心脏和/或血管的疾病簇,是全球死亡和残疾的最大原因。在2019年,据估计,1,790万死亡归因于CVD,这是全球死亡的第一个主要原因(1)。CVD具有复杂的病因,并且在明显的症状事件发生前经常发展数十年。早期干预对于降低CVD的发病率和死亡率至关重要,这将对公共卫生负担产生深远的影响。因此,对不同危险因素的因果效应(尤其是在微观和分子水平上)的因果关系的改进,可以重新预防策略,并为CVD的治疗干预提供新的靶标。细胞因子在调节炎症反应,改变血管收缩和阻碍内皮依赖的血管舒张方面起关键部分,因此,它们可能提供预防CVD的潜在靶标(2)。广泛的流行病学证据已经证明了细胞因子与CVD之间的密切关联。例如,一项包含29个队列研究的荟萃分析表明,几种细胞因子,例如白介素6(IL-6),IL-18和肿瘤坏死因子α(TNF-a),每种都与发展冠状动脉疾病(CAD)的风险(CAD)相关,在近似log-log-log-fistry-lorig-dipplist fivestion危险中,传统的风险是独立于传统的(3)。另一项涉及17,180名个体的研究发现,单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)的循环水平与中风长期风险的正相关(4)。然而,经典的观察设计容易逆转因果关系,并混淆了促进因果的推论,并且对细胞因子干预进行临床试验具有挑战性。Mendelian随机化(MR)是一项可靠的技术,可以解决上述观察性研究伴随的局限性,并通过将遗传变异作为工具变量(IVS)提供了最高水平的证据层次结构(5)。此方法,当满足某些假设时,可以确定
抽象引入的介绍,通过生物信息信息分析,在1型糖尿病(T1DM)患者中与程序性细胞死亡蛋白-1(PD-1)共享顺序和结构相似性的相应基因。研究设计和方法在人类蛋白序列数据库中筛选所有具有免疫球蛋白V-stet结构域的蛋白质,并在基因序列数据库中获得了相应的基因。GSE154609,其中包含来自T1DM和健康对照患者的外周血CD14+单核细胞样品。差异结果和相似基因相交。基因和基因组途径的基因本体论和京都百科全书的分析用于使用R套件“群集剖面”来预测潜在功能。使用t检验,在癌症基因组胰腺癌数据集和GTEX数据库中分析了相交基因的表达差异。使用Kaplan-erier生存分析分析了胰腺癌患者的整体生存和无疾病进展之间的相关性。结果2068具有免疫球蛋白V-stet结构域的蛋白质类似于PD-1和307相应的基因。1705与健康对照组相比,T1DM患者上调差异表达的基因(DEG)和1335个下调的DEG。总共21个基因与307 Pd-1相似性基因重叠,其中7个上调和14个下调。,胰腺癌患者的13个基因的mRNA水平显着增加。肌瘤3和HHLA2的高表达与胰腺癌患者的总体存活率较短显着相关,而FGFRL1,CD274和SPEG的高表达与胰腺癌患者的无病无病生存率显着相关。 结论的结论基因编码与PD-1相似的免疫球蛋白V-stet结构域可能有助于T1DM的发生。 这些基因,Myom3和SPEG的可能是胰腺癌预后的潜在生物标志物。肌瘤3和HHLA2的高表达与胰腺癌患者的总体存活率较短显着相关,而FGFRL1,CD274和SPEG的高表达与胰腺癌患者的无病无病生存率显着相关。结论的结论基因编码与PD-1相似的免疫球蛋白V-stet结构域可能有助于T1DM的发生。可能是胰腺癌预后的潜在生物标志物。
抽象背景:对于许多脑部疾病,一部分患者共同表现出皮质脑结构和循环免疫标记水平升高的改变。这可以部分由共同的遗传结构驱动。因此,我们研究了将全球皮质表面积和厚度与血液免疫标记物联系起来的表型和遗传关联(即白细胞计数和血浆C反应蛋白水平)。方法:使用线性回归来评估30,823个英国生物库参与者的表型关联。全基因组和局部遗传相关性。使用混合器估算了共享特质侵蚀遗传变异的数量。使用共同的遗传结构使用连接性的假发现率框架评估,并将映射基因包括在基因组富集分析中。结果:皮质结构和血液免疫标记物主要表现为反表型相关。存在适中的全基因组遗传相关性,其中最强的是C反应蛋白水平(R G_SURFACE_AREA = 2 0.13,错误发现率 - 校正后的P = 4.17 3 10 2 3; R G_THICKNESS = 2 0.13,错误发现率 - 错误发现率 - 纠正的P = 4.00 3 10 2 2 2)。同时,局部遗传相关性显示出正相关和负相关的镶嵌物。白细胞平均分别分别具有表面积和厚度的遗传变异的特征侵蚀遗传变异的平均共享46.24%和38.64%。总体而言,单核细胞计数表现出与皮质大脑结构的最大遗传重叠。此外,表面积与血液免疫标记共享55个独特的基因座,而厚度共享15。一系列基因富集分析涉及神经元,星形胶质细胞和精神分裂症相关的基因。结论:发现表明皮质大脑结构和血液免疫标记的共有遗传基础,对神经发育和理解与大脑相关疾病的病因有影响。
介绍改良的糖尿病分类工具,现在人们认为,1型糖尿病(T1D)的发作可能会在整个人类的寿命(1,2)中发生,尽管诊断峰在5至7岁之间的峰值峰值(3)。在很大程度上由人白细胞抗原(HLA)区域驱动的具有高遗传风险的人,在这些高峰时段(4、5)(4、5)和展示胰岛反应性自动抗体(AABS)表明疾病进展2(6,6,6,6,7)。此外,已经证明胰岛炎的细胞组成取决于T1D发作时的年龄(5,8),并且从B细胞二元胰岛炎的转变为7岁以下的B细胞胰岛炎转变为13岁以下的T细胞和巨噬细胞的主要年龄(9,10),这表明与疾病病原体伴随诊断年龄有关的免疫种群涉及疾病病原体的免疫种群。对T1D发病机理的细胞生物标志物的追求仅限于再循环的免疫细胞,这些免疫细胞并不能完全反映启动淋巴结和自身免疫性病变中的种群(11),并因周围血液免疫细胞亚群的年龄和环境驱动的变化而进一步混淆(12)。为了解决这些混杂的技术和生物学因素掩盖免疫系统中与疾病相关的变化,人类免疫表型联盟(HIPC)开发了一组推荐的流式细胞仪板,辅助研究和研究数据的比较(13)。HIPC面板设计用于量化记忆T细胞,调节T细胞(Treg),效应T细胞,B细胞,树突状细胞(DC),单核细胞和天然杀伤(NK)细胞子集比例和表型(13)。这些标准化面板已成功用于识别由于疫苗接种(14、15),感染(16、17),自身免疫(18、19)和癌症(20、21)引起的免疫调节,尽管据我们所知,T1D的全部HIPC表型尚未进行。
