本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
関節リウマチのリスクのある人の循環活性化リンパ球がディープイムノフェノタイピングにより明らかになった
bioRxiv2023 Jul 04.

関節リウマチのリスクのある人の循環活性化リンパ球がディープイムノフェノタイピングにより明らかになった

Deep immunophenotyping reveals circulating activated lymphocytes in individuals at risk for rheumatoid arthritis.
Inamo J, Keegan J, Griffith A, Ghosh T, Horisberger A, Howard K, Pulford J, Murzin E, Hancock B, Jonsson AH, Seifert J, Feser ML, Norris JM, Cao Y, Apruzzese W, Louis Bridges S, Bykerk V, Goodman S, Donlin L, Firestein GS, Perlman H, Bathon JM, Hughes LB, Tabechian D, Filer A, Pitzalis C, Anolik JH, Moreland L, Guthridge JM, James JA, Brenner MB, Raychaudhuri S, Sparks JA, Michael Holers V, Deane KD, Lederer JA, Rao DA, Zhang F

AIによる要約

関節リウマチのリスクがある人々の血液中の免疫表現型をマスサイトメトリーを用いて解析した。結果、CCR2+CD4+T細胞、T末梢ヘルパー細胞、1型Tヘルパー細胞、CXCR5+CD8+T細胞などの増加が確認された。また、ACPA陰性近親者ではCD15+古典的単球が特異的に拡大し、ACPA陽性近親者では活性化PAX5ナイーブB細胞集団が拡大することも見いだした。これらの結果から、「RA免疫表現型スコア」分類法を開発し、関節リウマチの予防戦略の改善と新規治療標的の同定を目指す。

AIによるコメント

本研究は、関節リウマチのリスクがある人々の免疫表現型を詳細に解析し、新たな予防戦略や治療標的を探るための重要な一歩となる。しかし、サンプル数が少ないため、結果の一般化には注意が必要だ。
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bioRxiv2023 Jul 04.

関節リウマチのリスクのある人の循環活性化リンパ球がディープイムノフェノタイピングにより明らかになった

Deep immunophenotyping reveals circulating activated lymphocytes in individuals at risk for rheumatoid arthritis.
Inamo J, Keegan J, Griffith A, Ghosh T, Horisberger A, Howard K, Pulford J, Murzin E, Hancock B, Jonsson AH, Seifert J, Feser ML, Norris JM, Cao Y, Apruzzese W, Louis Bridges S, Bykerk V, Goodman S, Donlin L, Firestein GS, Perlman H, Bathon JM, Hughes LB, Tabechian D, Filer A, Pitzalis C, Anolik JH, Moreland L, Guthridge JM, James JA, Brenner MB, Raychaudhuri S, Sparks JA, Michael Holers V, Deane KD, Lederer JA, Rao DA, Zhang F

AIによる要約

関節リウマチのリスクがある人々の血液中の免疫表現型をマスサイトメトリーを用いて解析した。結果、CCR2+CD4+T細胞、T末梢ヘルパー細胞、1型Tヘルパー細胞、CXCR5+CD8+T細胞などの増加が確認された。また、ACPA陰性近親者ではCD15+古典的単球が特異的に拡大し、ACPA陽性近親者では活性化PAX5ナイーブB細胞集団が拡大することも見いだした。これらの結果から、「RA免疫表現型スコア」分類法を開発し、関節リウマチの予防戦略の改善と新規治療標的の同定を目指す。

AIによるコメント

本研究は、関節リウマチのリスクがある人々の免疫表現型を詳細に解析し、新たな予防戦略や治療標的を探るための重要な一歩となる。しかし、サンプル数が少ないため、結果の一般化には注意が必要だ。
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