Th cells, which orchestrate immune responses to various pathogens, differentiate from naive CD4 T cells into several subsets that stimulate and regulate immune responses against various types of pathogens, as well as a variety of immune-related diseases. Decades of research have revealed that the fate decision processes are controlled by cytokines, cytokine receptor signaling, and master transcription factors that drive the differentiation programs. Since the Th1 and Th2 paradigm was proposed, many subsets have been added to the list. In this review, I will summarize these events, including the fate decision processes, subset functions, transcriptional regulation, metabolic regulation, and plasticity and heterogeneity. I will also introduce current topics of interest.
Dendritic cells (DCs) are professional antigen-presenting cells (APCs) that bridge innate and adaptive immune responses, thereby leading to immune activation. DCs have been known to recognize pathogen-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides (LPS) and nucleic acids via their pattern recognition receptors, which trigger signaling of their maturation and effector functions. Furthermore, DCs take up and process antigens as a form of peptide loaded on the major histocompatibility complex (MHC) and present them to T cells, which are responsible for the adaptive immune response. Conversely, DCs can also play a role in inducing immune suppression under specific circumstances. From this perspective, the role of DCs is related to tolerance rather than immunity. Immunologists refer to these special DCs as tolerogenic DCs (tolDCs). However, the definition of tolDCs is controversial, and there is limited information on their development and characteristics. In this review, we discuss the current concept of tolDCs, cutting-edge methods for generating tolDCs in vitro, and future applications of tolDCs, including clinical use.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.627-633
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1999
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. These features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a ?3-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication (immune network). Finally much stimulated strateby is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of optimal swarm strategy. Adaptation ability of robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
The immune response to any stimulus is complex, requiring coordinated action by several types of cells in a tightly regulated sequence. Thus, a physical stress such as exercise may act at any number of points in the complex sequence of events collectively termed the immune response. Although exercise causes many propound changes in parameters of immune function, the nature and magnitude of such changes rely on several factors including the immune parameters of interest; type, intensity, and duration of exercise; fitness level or exercise history of the subject; environmental factors such as ambient temperature and humidity. Although regular moderate exercise appears to be important factor for increasing immunity, Athletes are susceptible to illness, in particular upper respiratory track infection, during periods of intense training and after competition. In addition, in elite athletes, frequent illness is associated with overtraining syndrome, a neuroendocrine disorder resulting from excessive training. Through this paper, we want to investigate the effects of exercise on the immunosuppression such as exercise induced lymphopenia, asthma, anaphylaxis, URT (upper respiratory track), and TB (tuberculosis) infection. and also, we want to suggest a direct mechanism, protection and therapy of exercise induced immunosuppression.
Hye Young Kim;Dongjin Jeong;Ji Hyung Kim;Doo Hyun Chung
IMMUNE NETWORK
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v.24
no.1
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pp.6.1-6.17
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2024
The intricate role of innate type-2 cytokines in immune responses is increasingly acknowledged for its dual nature, encompassing both protective and pathogenic dimensions. Ranging from defense against parasitic infections to contributing to inflammatory diseases like asthma, fibrosis, and obesity, these cytokines intricately engage with various innate immune cells. This review meticulously explores the cellular origins of innate type-2 cytokines and their intricate interactions, shedding light on factors that amplify the innate type-2 response, including TSLP, IL-25, and IL-33. Recent advancements in therapeutic strategies, specifically the utilization of biologics targeting pivotal cytokines (IL-4, IL-5, and IL-13), are discussed, offering insights into both challenges and opportunities. Acknowledging the pivotal role of innate type-2 cytokines in orchestrating immune responses positions them as promising therapeutic targets. The evolving landscape of research and development in this field not only propels immunological knowledge forward but also holds the promise of more effective treatments in the future.
Intestinal microorganisms interact with various immune cells and are involved in gut homeostasis and immune regulation. Although many studies have discussed the roles of the microorganisms themselves, interest in the effector function of their metabolites is increasing. The metabolic processes of these molecules provide important clues to the existence and function of gut microbes. The interrelationship between metabolites and T lymphocytes in particular plays a significant role in adaptive immune functions. Our current review focuses on 3 groups of metabolites: short-chain fatty acids, bile acids metabolites, and polyamines. We collated the findings of several studies on the transformation and production of these metabolites by gut microbes and explained their immunological roles. Specifically, we summarized the reports on changes in mucosal immune homeostasis represented by the Tregs and Th17 cells balance. The relationship between specific metabolites and diseases was also analyzed through latest studies. Thus, this review highlights microbial metabolites as the hidden treasure having potential diagnostic markers and therapeutic targets through a comprehensive understanding of the gut-immune interaction.
Changhon Lee;Haena Lee;John Chulhoon Park;Sin-Hyeog Im
IMMUNE NETWORK
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v.23
no.1
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pp.7.1-7.27
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2023
The mammalian intestines harbor trillions of commensal microorganisms composed of thousands of species that are collectively called gut microbiota. Among the microbiota, bacteria are the predominant microorganism, with viruses, protozoa, and fungi (mycobiota) making up a relatively smaller population. The microbial communities play fundamental roles in the maturation and orchestration of the immune landscape in health and disease. Primarily, the gut microbiota modulates the immune system to maintain homeostasis and plays a crucial role in regulating the pathogenesis and pathophysiology of inflammatory, neuronal, and metabolic disorders. The microbiota modulates the host immune system through direct interactions with immune cells or indirect mechanisms such as producing short-chain acids and diverse metabolites. Numerous researchers have put extensive efforts into investigating the role of microbes in immune regulation, discovering novel immunomodulatory microbial species, identifying key effector molecules, and demonstrating how microbes and their key effector molecules mechanistically impact the host immune system. Consequently, recent studies suggest that several microbial species and their immunomodulatory molecules have therapeutic applicability in preclinical settings of multiple disorders. Nonetheless, it is still unclear why and how a handful of microorganisms and their key molecules affect the host immunity in diverse diseases. This review mainly discusses the role of microbes and their metabolites in T helper cell differentiation, immunomodulatory function, and their modes of action.
At present, lifestyle-related diseases are one of the most critical health issues worldwide. It has been reported that lipopolysaccharide derived from a Gram-negative bacteria (IP-PA1) symbiotic with wheat exhibited several advantageous biological effects, such as the reduction of plasma glucose levels in NOD mice and low-density lipoprotein (LDL) levels in WHHL rabbits. In this study, the beneficial effects on plasma glucose and lipids of a tea (SI tea) consisting of IP-PA1 and Salacia (which contains an inhibitor of ${\alpha}$-glucosidase) were investigated in the KK-Ay/TaJcl type 2 diabetic model mice and in human subjects with premetabolic syndrome in a double-blind, randomized study. S1 tea significantly decreased plasma glucose levels in KK-Ay/TaJcl mice. A clinical trial of SI tea was performed with 41 subjects between the ages of 40 and 69, who belonged either to a high plasma glucose group (HG: FPG 100-125 mg/dl) or to a hyperlipidemia group (HL: TG ${\geq}$ 150 mg/dl, or LDL ${\geq}$ 120 mg/dl, or HDL <40 mg/dl). These subjects ingested either Salacia without IP-PA1 (the control) or SI tea. Blood samples were collected at 0, 30, and 60 days after initiating SI tea treatment, and were measured for FPG, HbA1c, TG, LDL, and HDL. These results showed that SI tea reduced FPG and HbA1c more rapidly than the control in the HL group, and also significantly improved LDL and HDL levels in the HG group. Thus, SI tea may be helpful in preventing lifestyle-related diseases.
Kim, Moon-Hwan;Jeong, Keun-Ho;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.1272-1277
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2003
This paper presents a method for combining classifier which is constructed by fuzzy and neural network classifiers and uses classifier fusion algorithms and selection algorithms. The input space of combing classifier is divided by the extended hyperbox region proposed in this paper to guarantee non-overlapped data property. To fuse the fuzzy classifier and the neural network classifier, we propose the fusion parameter for the overlapped data. In addition, the adaptive learning algorithm also proposed to maximize classifier performance. Finally, simulation examples are given to illustrate the effectiveness of the method.
Because autoimmune diseases (AIDs) result from a complex combination of genetic and epigenetic factors, as well as an altered immune response to endogenous or exogenous antigens, systems biology approaches have been widely applied. The use of multi-omics approaches, including blood transcriptomics, genomics, epigenetics, proteomics, and metabolomics, not only allow for the discovery of a number of biomarkers but also will provide new directions for further translational AIDs applications. Systems biology approaches rely on high-throughput techniques with data analysis platforms that leverage the assessment of genes, proteins, metabolites, and network analysis of complex biologic or pathways implicated in specific AID conditions. To facilitate the discovery of validated and qualified biomarkers, better-coordinated multi-omics approaches and standardized translational research, in combination with the skills of biologists, clinicians, engineers, and bioinformaticians, are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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