JP2016525873A - Ｔ細胞バランス遺伝子発現、組成物およびその使用方法 - Google Patents

Ｔ細胞バランス遺伝子発現、組成物およびその使用方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、一般に、Ｔ細胞バランス、例えば、Ｔｈ１７細胞分化、維持および／または機能をモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える調節ネットワークを同定するための組成物および方法、ならびに種々の治療および／または診断指標においてＴ細胞バランスをモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える調節ネットワークを利用するための組成物および方法に関する。本発明はまた、一般に、種々の治療および／または診断指標においてＴ細胞バランスをモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える標的遺伝子および／または標的遺伝子産物の同定および利用に関する。

Description

関連出願
本出願は、参照により全体として本明細書に組み込まれる、２０１３年２月２７日に出願された米国仮特許出願第６１／７７０，０３６号明細書の利益を主張する。
連邦政府により資金提供を受けた研究に関する記述
本発明は、以下の助成金のもと政府支援により行われた：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＰｉｏｎｅｅｒ Ｇｒａｎｔ ＤＰ１ＯＤ００３９５８−０１；Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＰｉｏｎｅｅｒ Ｇｒａｎｔ ＤＰ１ＯＤ００３９５８−０３；Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＣｅｎｔｅｒｓ ｏｆ Ｅｘｃｅｌｌｅｎｃｅ ｉｎ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｇｒａｎｔ １Ｐ５０ＨＧ００６１９３−０１；Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅにより授与されたＧｒａｎｔ １Ｐ０１ＨＧ００５０６２−０１；Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＧｒａｎｔ ＤＰ１ＯＤ００３８９３、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＧｒａｎｔ ＮＳ３０８４３、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＧｒａｎｔ ＮＳ０４５９３７、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＧｒａｎｔ ＡＩ ７３７４８、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＧｒａｎｔ ＡＩ４５７５７、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＧｒａｎｔ Ｐ０１ＡＩ０５６２９９およびＮａｔｉｏｎａｌ ＭＳ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋにより授与されたＧｒａｎｔ ＲＧ２５７１。政府は、本発明における一定の権利を有する。
本発明は、一般に、Ｔ細胞バランス、例えば、Ｔｈ１７細胞分化、維持および／または機能をモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える調節ネットワークを同定するための組成物および方法、ならびに種々の治療および／または診断指標においてＴ細胞バランスをモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える調節ネットワークを利用するための組成物および方法に関する。本発明はまた、一般に、種々の治療および／または診断指標においてＴ細胞バランスをモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える標的遺伝子および／または標的遺伝子産物の同定および利用に関する。
これらの重要性にかかわらず、Ｔ細胞のバランス、例として、ナイーブＴ細胞の分化を制御する分子回路は、大部分が不明のままである。哺乳動物細胞における調節ネットワークを再構築した近年の研究は、短期応答にフォーカスし、初代Ｔ細胞に容易に適用することができない摂動ベースアプローチに依存した。したがって、Ｔ細胞バランス、例として、Ｔｈ１７細胞分化、維持および機能をモジュレートし、制御し、またはそうでなければそれに影響を与える動的調節ネットワークのより良好な理解、ならびに種々の治療および診断方法においてこのネットワークを利用するための手段が必要とされている。
本発明は、Ｔ細胞バランスをモジュレートするための組成物および方法を提供する。本明細書において使用される用語「モジュレートする」は、１つ以上の遺伝子の発現の上方調節、もしくはそうでなければ増加、１つ以上の遺伝子の発現の下方調節、もしくはそうでなければ減少、１つ以上の遺伝子産物の発現、活性および／もしくは機能の阻害もしくはそうでなければ減少、ならびに／または１つ以上の遺伝子産物の発現、活性および／もしくは機能の向上もしくはそうでなければ増加を含む。
本発明において使用される用語「Ｔ細胞バランスをモジュレートする」は、種々のＴ細胞関連機能および／または機能のいずれかのモジュレーション、例として、非限定的な例として、Ｔ細胞分化を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；例えば、Ｔ細胞の寿命にわたりＴ細胞維持を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；Ｔ細胞機能を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；ヘルパーＴ細胞（Ｔｈ細胞）分化を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；例えば、Ｔｈ細胞の寿命にわたりＴｈ細胞維持を調節するネットワークに影響を与える制御もしくはそうでなければ影響；Ｔｈ細胞機能を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；Ｔｈ１７細胞分化を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；例えば、Ｔｈ１７細胞の寿命にわたりＴｈ１７細胞維持を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；Ｔｈ１７細胞機能を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）分化を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；例えば、Ｔｒｅｇ細胞の寿命にわたりＴｒｅｇ細胞維持を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；Ｔｒｅｇ細胞機能を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；他のＣＤ４＋Ｔ細胞分化を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；他のＣＤ４＋Ｔ細胞維持を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；他のＣＤ４＋Ｔ細胞機能を調節するネットワークの制御もしくはそうでなければ影響；Ｔ細胞の比の操作もしくはそうでなければ影響、例えば、Ｔｈ１７細胞と、他のＴ細胞タイプ、例えば、Ｔｒｅｇもしくは他のＣＤ４＋Ｔ細胞との比の操作もしくはそうでなければ影響など；異なるタイプのＴｈ１７細胞、例えば、病原性Ｔｈ１７細胞および非病原性Ｔｈ１７細胞などの比の操作もしくはそうでなければ影響；Ｔ細胞の少なくとも１つの機能もしくは生物学的活性の操作もしくはそうでなければ影響；Ｔｈ細胞の少なくとも１つの機能もしくは生物学的活性の操作もしくはそうでなければ影響；Ｔｒｅｇ細胞の少なくとも１つの機能もしくは生物学的活性の操作もしくはそうでなければ影響；Ｔｈ１７細胞の少なくとも１つの機能または生物学的活性の操作もしくはそうでなければ影響；および／または別のＣＤ４＋Ｔ細胞の少なくとも１つの機能もしくは生物学的活性の操作もしくはそうでなければ影響を含む。
本発明は、Ｔ細胞バランスをモジュレートするＴ細胞モジュレート剤を提供する。例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞タイプのレベルおよび／もしくはその間の、例えば、Ｔｈ１７と他のＴ細胞タイプ、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）との間のバランス、ならびに／またはＴｈ１７活性および炎症潜在性を調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｈ１７細胞」および／または「Ｔｈ１７表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、インターロイキン１７Ａ（ＩＬ−１７Ａ）、インターロイキン１７Ｆ（ＩＬ−１７Ｆ）、およびインターロイキン１７Ａ／Ｆヘテロダイマー（ＩＬ１７−ＡＦ）からなる群から選択される１つ以上のサイトカインを発現する分化Ｔヘルパー細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｈ１細胞」および／または「Ｔｈ１表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、インターフェロンガンマ（ＩＦＮγ）を発現する分化Ｔヘルパー細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｈ２細胞」および／または「Ｔｈ２表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、インターロイキン４（ＩＬ−４）、インターロイキン５（ＩＬ−５）およびインターロイキン１３（ＩＬ−１３）からなる群から選択される１つ以上のサイトカインを発現する分化Ｔヘルパー細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｒｅｇ細胞」および／または「Ｔｒｅｇ表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、Ｆｏｘｐ３を発現する分化Ｔ細胞を指す。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴｈ１７表現型のレベルおよび／もしくはその間のバランス、ならびに／またはＴｈ１７活性および炎症潜在性を調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。好適なＴ細胞モジュレート剤としては、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤が挙げられる。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴモジュレート剤を使用してＴｈ１７細胞タイプのレベルおよび／またはその間、例えば、病原性および非病原性Ｔｈ１７細胞間のバランスの調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用して病原性および非病原性Ｔｈ１７活性のレベルおよび／またはその間のバランスを調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞の集団の、例えば、規定の病原性区別の有無にかかわらずにＴｈ１７細胞に向かう分化、または規定の病原性区別の有無にかかわらずにＴｈ１７から離れる分化に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞の集団の、例えば、非Ｔｈ１７Ｔ細胞サブセットに向かう分化、または非Ｔｈ１７細胞サブセットから離れる分化に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞可塑性を誘導し、例えば、Ｔｈ１７細胞を異なるサブタイプに、または新たな状態に変換する方法を提供する。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞可塑性を誘導し、例えば、Ｔｈ１７細胞を異なるサブタイプに、または新たな状態に変換する方法を提供する。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用して上記の任意の組合せを達成する方法を提供する。
一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
Ｔ細胞モジュレート剤を使用し、Ｔｈ１７関連摂動に対して応答性の遺伝子として同定されている１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現をモジュレートする。これらの標的遺伝子は、例えば、Ｔ細胞、例えば、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞および／またはそれらの組合せを、Ｔ細胞モジュレート剤と接触させ、１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現に対するその効果（存在する場合）をモニタリングすることにより同定する。一部の実施形態において、１つ以上のシグネチャー遺伝子は、本明細書の表１または表２に列記されるものから選択する。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表３に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連サイトカインまたは受容体分子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表４に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子である。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表５に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表６に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表７に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連キナーゼである。一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表８に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連シグナリング分子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、本明細書の表９に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子である。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、Ｔｈ１７分化の誘導に関与する１つ以上の標的遺伝子、例えば、ＩＲＦ１、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ１、ＺＦＰ２８１、ＩＦＩ３５、ＲＥＬ、ＴＢＸ２１、ＦＬＩ１、ＢＡＴＦ、ＩＲＦ４など、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＨＤ７、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、Ｅ２Ｆ４、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＸＯ１、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ１、ＩＲＦ２、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ９、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＸ、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＲＤＭ１、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＴＦＥＢ、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ａｎｄ／ｏｒ ＺＦＰ１６１、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、Ｔｈ１７表現型の発生およびＴｈ１７Ｔ細胞の増幅に関与する１つ以上の標的遺伝子、例えば、ＩＲＦ８、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＩＲＦ７、ＪＵＮ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＺＰＦ２９８１、ＣＨＤ７、ＴＢＸ２１、ＦＬＩ１、ＳＡＴＢ１、ＲＵＮＸ１、ＢＡＴＦ、ＲＯＲＣ、ＳＰ４など、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＨＩＦ１Ａ、ＨＭＧＢ２、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＵＮ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ９、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＡＺ、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬＡ、ＲＯＲＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ４、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＩＭ２８、ＴＲＰＳ１、ＶＡＶ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ６２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ａｎｄ／ｏｒ ＺＮＦ７０３、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、Ｔｈ１７細胞の安定化に関与し、および／またはＴｈ１７関連インターロイキン２３（ＩＬ−２３）シグナリングをモジュレートする１つ以上の標的遺伝子、例えば、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＪＵＮ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＣＨＤ７、ＳＡＴＢ１、ＲＵＮＸ１、ＢＡＴＦ、ＲＯＲＣ、ＳＰ４ ＩＲＦ４など、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＡＴＦ３、ＡＴＦ４、ＢＡＴＦ、ＢＡＴＦ３、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、Ｃ２１ＯＲＦ６６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＤＹＬ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＤ７、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＣＩＣ、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、ＣＳＤＡ、ＤＤＩＴ３、Ｅ２Ｆ１、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＣＬＳ１、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＡＲＩＤ２、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ７、ＫＬＦ９、ＬＡＳＳ４、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＥＮ１、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＸＩ１、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ１３、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＮＦ１１、ＲＯＲＡ、ＲＯＲＣ、ＲＵＮＸ１、ＲＵＮＸ２、ＳＡＰ１８、ＳＡＰ３０、ＳＡＴＢ１、ＳＥＲＴＡＤ１、ＳＩＲＴ２、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ４、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＧＩＦ１、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＰＳ１、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＵＢＥ２Ｂ、ＶＡＶ１、ＶＡＸ２、ＸＢＰ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ＺＮＦ７０３、ＺＮＲＦ１、ａｎｄ／ｏｒ ＺＮＲＦ２、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＦＡＳ、ＣＣＲ５、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２ＲＡ、ＭＹＤ８８、ＣＸＣＲ５、ＰＶＲ、ＩＬ１５ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ１、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＩＬ７Ｒ、ＩＴＧＡ３、ＩＬ１Ｒ１、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＣＣＲ８、ＤＤＲ１、ＰＲＯＣＲ、ＩＬ２ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ２、ＭＹＤ８８、ＰＴＰＲＪ、ＴＮＦＲＳＦ１３Ｂ、ＣＸＣＲ３、ＩＬ１ＲＮ、ＣＸＣＲ５、ＣＣＲ４、ＩＬ４Ｒ、ＩＬ２ＲＢ、ＴＮＦＲＳＦ１２Ａ、ＣＸＣＲ４、ＫＬＲＤ１、ＩＲＡＫ１ＢＰ１、ＰＶＲ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１８Ｒ１、ＴＲＡＦ３、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＩＬ７Ｒ、ＩＴＧＡ３、ＩＬ１Ｒ１、ＦＡＳ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＤＤＲ１、ＰＲＯＣＲ、ＩＬ２ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ２、ＭＹＤ８８、ＢＭＰＲ１Ａ、ＰＴＰＲＪ、ＴＮＦＲＳＦ１３Ｂ、ＣＸＣＲ３、ＩＬ１ＲＮ、ＣＸＣＲ５、ＣＣＲ４、ＩＬ４Ｒ、ＩＬ２ＲＢ、ＴＮＦＲＳＦ１２Ａ、ＣＸＣＲ４、ＫＬＲＤ１、ＩＲＡＫ１ＢＰ１、ＰＶＲ、ＩＬ１５ＲＡ、ＴＬＲ１、ＡＣＶＲ１Ｂ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１８Ｒ１、ＴＲＡＦ３、ＩＦＮＧＲ１、ＰＬＡＵＲ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＬ２３Ｒ、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＥＩＦ２ＡＫ２、ＤＵＳＰ２２、ＨＫ２、ＲＩＰＫ１、ＲＮＡＳＥＬ、ＴＥＣ、ＭＡＰ３Ｋ８、ＳＧＫ１、ＰＲＫＣＱ、ＤＵＳＰ１６、ＢＭＰ２Ｋ、ＰＩＭ２、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＰＳＴＰＩＰ１、ＰＴＰＮ１、ＡＣＰ５、ＴＸＫ、ＲＩＰＫ３、ＰＴＰＲＦ、ＮＥＫ４、ＰＰＭＥ１、ＰＨＡＣＴＲ２、ＨＫ２、ＧＭＦＧ、ＤＡＰＰ１、ＴＥＣ、ＧＭＦＢ、ＰＩＭ１、ＮＥＫ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＦＥＳ、ＣＤＫ６、ＺＡＫ、ＤＵＳＰ１４、ＳＧＫ１、ＪＡＫ３、ＵＬＫ２、ＰＴＰＲＪ、ＳＰＨＫ１、ＴＮＫ２、ＰＣＴＫ１、ＭＡＰ４Ｋ３、ＴＧＦＢＲ１、ＨＫ１、ＤＤＲ１、ＢＭＰ２Ｋ、ＤＵＳＰ１０、ＡＬＰＫ２、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＰＴＰＬＡ、ＰＳＴＰＩＰ１、ＴＫ１、ＰＴＥＮ、ＢＰＧＭ、ＤＣＫ、ＰＴＰＲＳ、ＰＴＰＮ１８、ＭＫＮＫ２、ＰＴＰＮ１、ＰＴＰＲＥ、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＰＬＫ２、ＤＵＳＰ６、ＣＤＣ２５Ｂ、ＳＬＫ、ＭＡＰ３Ｋ５、ＢＭＰＲ１Ａ、ＡＣＰ５、ＴＸＫ、ＲＩＰＫ３、ＰＰＰ３ＣＡ、ＰＴＰＲＦ、ＰＡＣＳＩＮ１、ＮＥＫ４、ＰＩＰ４Ｋ２Ａ、ＰＰＭＥ１、ＳＲＰＫ２、ＤＵＳＰ２、ＰＨＡＣＴＲ２、ＤＣＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＲＩＰＫ１、ＧＫ、ＲＮＡＳＥＬ、ＧＭＦＧ、ＳＴＫ４、ＨＩＮＴ３、ＤＡＰＰ１、ＴＥＣ、ＧＭＦＢ、ＰＴＰＮ６、ＲＩＰＫ２、ＰＩＭ１、ＮＥＫ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＡＵＲＫＢ、ＦＥＳ、ＡＣＶＲ１Ｂ、ＣＤＫ６、ＺＡＫ、ＶＲＫ２、ＭＡＰ３Ｋ８、ＤＵＳＰ１４、ＳＧＫ１、ＰＲＫＣＱ、ＪＡＫ３、ＵＬＫ２、ＨＩＰＫ２、ＰＴＰＲＪ、ＩＮＰＰ１、ＴＮＫ２、ＰＣＴＫ１、ＤＵＳＰ１、ＮＵＤＴ４、ＴＧＦＢＲ１、ＰＴＰ４Ａ１、ＨＫ１、ＤＵＳＰ１６、ＡＮＰ３２Ａ、ＤＤＲ１、ＩＴＫ、ＷＮＫ１、ＮＡＧＫ、ＳＴＫ３８、ＢＭＰ２Ｋ、ＢＵＢ１、ＡＡＫ１、ＳＩＫ１、ＤＵＳＰ１０、ＰＲＫＣＡ、ＰＩＭ２、ＳＴＫ１７Ｂ、ＴＫ２、ＳＴＫ３９、ＡＬＰＫ２、ＭＳＴ４、ＰＨＬＰＰ１、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＨＫ２、ＣＤＫＮ１Ａ、ＤＵＴ、ＤＵＳＰ１、ＮＡＤＫ、ＬＩＭＫ２、ＤＵＳＰ１１、ＴＡＯＫ３、ＰＲＰＳ１、ＰＰＰ２Ｒ４、ＭＫＮＫ２、ＳＧＫ１、ＢＰＧＭ、ＴＥＣ、ＭＡＰＫ６、ＰＴＰ４Ａ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＣＰ１、ＣＣＲＮ４Ｌ、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＨＫ２、ＺＡＰ７０、ＮＥＫ６、ＤＵＳＰ１４、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＩＴＫ、ＤＵＴ、ＰＰＰ１Ｒ１１、ＤＵＳＰ１、ＰＭＶＫ、ＴＫ１、ＴＡＯＫ３、ＧＭＦＧ、ＰＲＰＳ１、ＳＧＫ１、ＴＸＫ、ＷＮＫ１、ＤＵＳＰ１９、ＴＥＣ、ＲＰＳ６ＫＡ１、ＰＫＭ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＤＲＢＫ１、ＣＫＢ、ＵＬＫ２、ＰＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＰＬＫ２、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＺＡＰ７０、ＰＦＫＰ、ＮＥＫ６、ＤＵＳＰ１４、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＩＮＰＰ５Ｂ、ＩＴＫ、ＰＦＫＬ、ＰＧＫ１、ＣＤＫＮ１Ａ、ＤＵＴ、ＰＰＰ１Ｒ１１、ＤＵＳＰ１、ＰＭＶＫ、ＰＴＰＮ２２、ＰＳＰＨ、ＴＫ１、ＰＧＡＭ１、ＬＩＭＫ２、ＣＬＫ１、ＤＵＳＰ１１、ＴＡＯＫ３、ＲＩＯＫ２、ＧＭＦＧ、ＵＣＫＬ１、ＰＲＰＳ１、ＰＰＰ２Ｒ４、ＭＫＮＫ２、ＤＧＫＡ、ＳＧＫ１、ＴＸＫ、ＷＮＫ１、ＤＵＳＰ１９、ＣＨＰ、ＢＰＧＭ、ＰＩＰ５Ｋ１Ａ、ＴＥＣ、ＭＡＰ２Ｋ１、ＭＡＰＫ６、ＲＰＳ６ＫＡ１、ＰＴＰ４Ａ２、ＰＫＭ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＤＲＢＫ１、ＣＫＢ、ＡＣＰ１、ＵＬＫ２、ＣＣＲＮ４Ｌ、ＰＲＫＣＨ、ＰＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＰＬＫ２、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＣＤ２００、ＣＤ４０ＬＧ、ＣＤ２４、ＣＣＮＤ２、ＡＤＡＭ１７、ＢＳＧ、ＩＴＧＡＬ、ＦＡＳ、ＧＰＲ６５、ＳＩＧＭＡＲ１、ＣＡＰ１、ＰＬＡＵＲ、ＳＲＰＲＢ、ＴＲＰＶ２、ＩＬ２ＲＡ、ＫＤＥＬＲ２、ＴＮＦＲＳＦ９、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＣＴＬＡ４、ＣＤ２００、ＣＤ２４、ＣＤ５Ｌ、ＣＤ９、ＩＬ２ＲＢ、ＣＤ５３、ＣＤ７４、ＣＡＳＴ、ＣＣＲ６、ＩＬ２ＲＧ、ＩＴＧＡＶ、ＦＡＳ、ＩＬ４Ｒ、ＰＲＯＣＲ、ＧＰＲ６５、ＴＮＦＲＳＦ１８、ＲＯＲＡ、ＩＬ１ＲＮ、ＲＯＲＣ、ＣＹＳＬＴＲ１、ＰＮＲＣ２、ＬＯＣ３９０２４３、ＡＤＡＭ１０、ＴＮＦＳＦ９、ＣＤ９６、ＣＤ８２、ＳＬＡＭＦ７、ＣＤ２７、ＰＧＲＭＣ１、ＴＲＰＶ２、ＡＤＲＢＫ１、ＴＲＡＦ６、ＩＬ２ＲＡ、ＴＨＹ１、ＩＬ１２ＲＢ２、ＴＮＦＲＳＦ９、またはそれらの任意の組合せである。
一部の実施形態において、標的遺伝子は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＣＴＬＡ４、ＴＮＦＲＳＦ４、ＣＤ４４、ＰＤＣＤ１、ＣＤ２００、ＣＤ２４７、ＣＤ２４、ＣＤ５Ｌ、ＣＣＮＤ２、ＣＤ９、ＩＬ２ＲＢ、ＣＤ５３、ＣＤ７４、ＡＤＡＭ１７、ＢＳＧ、ＣＡＳＴ、ＣＣＲ６、ＩＬ２ＲＧ、ＣＤ８１、ＣＤ６、ＣＤ４８、ＩＴＧＡＶ、ＴＦＲＣ、ＩＣＡＭ２、ＡＴＰ１Ｂ３、ＦＡＳ、ＩＬ４Ｒ、ＣＣＲ７、ＣＤ５２、ＰＲＯＣＲ、ＧＰＲ６５、ＴＮＦＲＳＦ１８、ＦＣＲＬ１、ＲＯＲＡ、ＩＬ１ＲＮ、ＲＯＲＣ、Ｐ２ＲＸ４、ＳＳＲ２、ＰＴＰＮ２２、ＳＩＧＭＡＲ１、ＣＹＳＬＴＲ１、ＬＯＣ３９０２４３、ＡＤＡＭ１０、ＴＮＦＳＦ９、ＣＤ９６、ＣＡＰ１、ＣＤ８２、ＳＬＡＭＦ７、ＰＬＡＵＲ、ＣＤ２７、ＳＩＶＡ１、ＰＧＲＭＣ１、ＳＲＰＲＢ、ＴＲＰＶ２、ＮＲ１Ｈ２、ＡＤＲＢＫ１、ＧＡＢＡＲＡＰＬ１、ＴＲＡＦ６、ＩＬ２ＲＡ、ＴＨＹ１、ＫＤＥＬＲ２、ＩＬ１２ＲＢ２、ＴＮＦＲＳＦ９、ＳＣＡＲＢ１、ＩＦＮＧＲ１、またはそれらの任意の組合せである。
所望の遺伝子または標的遺伝子の組合せを選択し、選択された標的遺伝子がＴｈ１７分化および／またはＴｈ１７維持の間に過剰発現され、または過少発現されるか否かを決定した後に、所望の分化、維持および／または機能アウトカムに応じて好適なアンタゴニストまたはアゴニストを使用する。例えば、Ｔｈ１７分化の正の調節因子として同定される標的遺伝子について、それらの標的遺伝子と相互作用するアンタゴニストの使用は、分化をＴｈ１７表現型から離れてシフトさせる一方、それらの標的遺伝子と相互作用するアゴニストの使用は、分化をＴｈ１７表現型に向けてシフトさせる。Ｔｈ１７分化の負の調節因子として同定される標的遺伝子について、それらの標的遺伝子と相互作用するアンタゴニストの使用は、分化をＴｈ１７表現型に向けてシフトさせる一方、それらの標的遺伝子と相互作用するアゴニストの使用は、分化をＴｈ１７表現型から離れてシフトさせる。例えば、Ｔｈ１７維持の正の調節因子として同定される標的遺伝子について、それらの標的遺伝子と相互作用するアンタゴニストの使用は、Ｔｈ１７表現型を有する細胞の数を低減させる一方、それらの標的遺伝子と相互作用するアゴニストの使用は、Ｔｈ１７表現型を有する細胞の数を増加させる。Ｔｈ１７分化の負の調節因子として同定される標的遺伝子について、それらの標的遺伝子と相互作用するアンタゴニストの使用は、Ｔｈ１７表現型を有する細胞の数を増加させる一方、それらの標的遺伝子と相互作用するアゴニストの使用は、Ｔｈ１７表現型を有する細胞の数を低減させる。好適なＴ細胞モジュレート剤としては、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤が挙げられる。
一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化の正の調節因子は、ＭＩＮＡ、ＴＲＰＳ１、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３、およびそれらの組合せから選択される標的遺伝子である。一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化の正の調節因子は、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、ＦＡＳおよびそれらの組合せから選択される標的遺伝子である。
一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化の負の調節因子は、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１およびそれらの組合せから選択される標的遺伝子である。一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化の負の調節因子は、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３およびそれらの組合せから選択される標的遺伝子である。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、可溶性ＦａｓポリペプチドまたはＦＡＳに由来するポリペプチドである。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、Ｔｈ１７細胞中のＦＡＳの発現、活性、および／または機能を向上させ、またはそうでなければ増加させる薬剤である。本明細書に示されるとおり、Ｔ細胞集団中のＦＡＳの発現は、Ｔｈ１７細胞に向かう分化を誘導し、またはそうでなければそれに影響を与えた。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、免疫応答、例えば、自己免疫応答または炎症応答の治療において有用である。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、感染性疾患または他の病原体関連障害の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、ＦＡＳの発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。Ｔ細胞集団中のＦＡＳ発現、活性および／または機能の阻害は、Ｔｈ１７細胞から離れる分化を抑制し、もしくはそうでなければそれに影響を与え、ならびに／または制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）およびＴｈ１細胞に向かう分化を誘導し、もしくはそうでなければそれに影響を与えた。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、免疫応答、例えば、自己免疫応答または炎症応答の治療において有用である。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、自己免疫疾患、例えば、乾癬、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）、強直性脊椎炎、多発性硬化症、シェーグレン症候群、ブドウ膜炎、および関節リウマチ、喘息、全身性エリテマトーデス、移植片拒絶、例として、同種移植片拒絶、およびそれらの組合せの治療において有用である。さらに、Ｔｈ１７細胞の向上は、真菌感染および細胞外病原体の除去にも有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、追加のサイトカインを発現する部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、ＣＣＲ５の発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。Ｔ細胞集団中のＣＣＲ５発現、活性および／または機能の阻害は、Ｔｈ１７細胞から離れる分化を抑制し、もしくはそうでなければそれに影響を与え、ならびに／または制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）およびＴｈ１細胞に向かう分化を誘導し、もしくはそうでなければそれに影響を与えた。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、免疫応答、例えば、自己免疫応答または炎症応答の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、阻害剤または中和剤である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、ＣＣＲ６の発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。Ｔ細胞集団中のＣＣＲ６発現、活性および／または機能の阻害は、Ｔｈ１７細胞から離れる分化を抑制し、もしくはそうでなければそれに影響を与え、ならびに／または制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）およびＴｈ１細胞に向かう分化を誘導し、もしくはそうでなければそれに影響を与えた。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、免疫応答、例えば、自己免疫応答または炎症応答の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、ＥＧＲ１の発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。Ｔ細胞集団中のＥＧＲ１発現、活性および／または機能の阻害は、Ｔｈ１７細胞から離れる分化を抑制し、もしくはそうでなければそれに影響を与え、ならびに／または制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）およびＴｈ１細胞に向かう分化を誘導し、もしくはそうでなければそれに影響を与えた。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、免疫応答、例えば、自己免疫応答または炎症応答の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、ＥＧＲ２の発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。Ｔ細胞集団中のＥＧＲ２発現、活性および／または機能の阻害は、Ｔｈ１７細胞から離れる分化を抑制し、もしくはそうでなければそれに影響を与え、ならびに／または制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）およびＴｈ１細胞に向かう分化を誘導し、もしくはそうでなければそれに影響を与えた。一部の実施形態において、これらのＴ細胞モジュレート剤は、免疫応答、例えば、自己免疫応答または炎症応答の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の混合物である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、および分化Ｔ細胞の混合物である。
例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用し、例えば、ナイーブＴ細胞もしくは細胞の集団に影響を与えて病原性もしくは非病原性Ｔｈ１７細胞もしくは細胞の集団に分化させることにより、病原性Ｔｈ１７細胞もしくは細胞の集団を非病原性Ｔｈ１７細胞もしくはＴ細胞の集団（例えば、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞およびそれらの組合せの集団）に切り替えることにより、または非病原性Ｔｈ１７細胞もしくはＴ細胞の集団（例えば、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞およびそれらの組合せの集団）を病原性Ｔｈ１７細胞または細胞の集団に切り替えることにより、Ｔｈ１７細胞または細胞の集団の表現型を調節し、それに影響を与え、またはそうでなければそれに影響を及ぼす方法を提供する。
本明細書において使用される用語「病原性」または「非病原性」は、一方のＴｈ１７細胞表現型が他方よりも望ましいことを意味するものとして解釈すべきではない。本明細書に記載のとおり、病原性Ｔｈ１７細胞の誘導の阻害またはＴｈ１７表現型の非病原性Ｔｈ１７表現型に向かうモジュレートが望ましい例が存在する。同様に、非病原性Ｔｈ１７細胞の誘導の阻害またはＴｈ１７表現型の病原性Ｔｈ１７表現型に向かうモジュレートが望ましい例が存在する。
本明細書において使用される用語、例えば、「病原性Ｔｈ１７細胞」および／または「病原性Ｔｈ１７表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、ＴＧＦ−β３の存在下で誘導された場合、ＴＧＦ−β３誘導Ｔｈ１７細胞中の発現のレベルと比較して上昇レベルの、Ｃｘｃｌ３、ＩＬ２２、ＩＬ３、Ｃｃｌ４、Ｇｚｍｂ、Ｌｒｍｐ、Ｃｃｌ５、Ｃａｓｐ１、Ｃｓｆ２、Ｃｃｌ３、Ｔｂｘ２１、Ｉｃｏｓ、ＩＬ１７ｒ、Ｓｔａｔ４、Ｌｇａｌｓ３およびＬａｇから選択される１つ以上の遺伝子を発現するＴｈ１７細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「非病原性Ｔｈ１７細胞」または「非病原性Ｔｈ１７表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、ＴＧＦ−β３の存在下で誘導された場合、ＴＧＦ−β３誘導Ｔｈ１７細胞中の発現のレベルと比較して減少レベルの、ＩＬ６ｓｔ、ＩＬ１ｒｎ、Ｉｋｚｆ３、Ｍａｆ、Ａｈｒ、ＩＬ９およびＩＬ１０から選択される１つ以上の遺伝子を発現するＴｈ１７細胞を指す。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、Ｔｈ１７細胞中のプロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ、ＥＰＣＲまたはＣＤ２０１とも呼ばれる）の発現、活性および／または機能を向上させ、またはそうでなければ増加させる薬剤である。本明細書に示されるとおり、Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲの発現は、例えば、Ｔｈ１７細胞を病原性から非病原性シグネチャーに切り替えることにより、Ｔｈ１７細胞の病原性を低減させた。したがって、ＰＲＯＣＲおよび／またはＰＲＯＣＲのそれらのアゴニストは、種々の適応症の治療において、特に異常免疫応答、例えば、自己免疫疾患および／または炎症障害の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、プロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ、ＥＰＣＲまたはＣＤ２０１とも呼ばれる）の発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲ発現、活性および／または機能の阻害は、非病原性Ｔｈ１７細胞を病原性Ｔｈ１７細胞に切り替える。したがって、これらのＰＲＯＣＲアンタゴニストは、種々の適応症、例えば、感染性疾患および／または病原体関連障害の治療において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、可溶性プロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ、ＥＰＣＲまたはＣＤ２０１とも呼ばれる）ポリペプチドまたはＰＲＯＣＲに由来するポリペプチドである。
一部の実施形態において、本発明は、細胞集団におけるＴｈ１７分化、維持および／もしくは機能を阻害し、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカイン、１つ以上の非Ｔｈ１７関連受容体分子、または非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させる方法であって、Ｔ細胞を、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／機能を阻害する薬剤と接触させることを含む方法を提供する。一部の実施形態において、薬剤は、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、ＦＡＳまたはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を阻害する。一部の実施形態において、薬剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、抗体は、モノクローナル抗体である。一部の実施形態において、抗体は、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞であり、薬剤を、Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望の非Ｔｈ１７Ｔ細胞表現型、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）表現型または別のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞であり、薬剤を、部分分化Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望の非Ｔｈ１７Ｔ細胞表現型、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）表現型または別のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、薬剤を、Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートしてＴｈ１７Ｔ細胞表現型以外のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、薬剤を、Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートし、例えば、病原性または非病原性Ｔｈ１７細胞表現型間のＴｈ１７Ｔ細胞表現型のシフトとし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。
一部の実施形態において、本発明は、細胞集団におけるＴｈ１７分化を阻害し、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカイン、１つ以上の非Ｔｈ１７関連受容体分子、または非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させる方法であって、Ｔ細胞を、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤と接触させることを含む方法を提供する。一部の実施形態において、薬剤は、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３またはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を向上させる。一部の実施形態において、薬剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである。一部の実施形態において、抗体は、モノクローナル抗体である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞であり、薬剤を、Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望の非Ｔｈ１７Ｔ細胞表現型、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）表現型または別のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞であり、薬剤を、部分分化Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望の非Ｔｈ１７Ｔ細胞表現型、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）表現型または別のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、薬剤を、Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートしてＴｈ１７Ｔ細胞表現型以外のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、薬剤を、Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートし、例えば、病原性または非病原性Ｔｈ１７細胞表現型間のＴｈ１７Ｔ細胞表現型のシフトとし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。
一部の実施形態において、本発明は、細胞集団におけるＴｈ１７分化を向上させ、インターロイキン１７Ｆ（ＩＬ−１７Ｆ）、インターロイキン１７Ａ（ＩＬ−１７Ａ）、ＳＴＡＴ３、インターロイキン２１（ＩＬ−２１）およびＲＡＲ関連オーファン受容体Ｃ（ＲＯＲＣ）から選択される１つ以上のＴｈ１７関連サイトカイン、１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子、もしくは１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させ、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカイン、１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子、もしくは非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を減少させる方法であって、Ｔ細胞を、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を阻害する薬剤と接触させることを含む方法を提供する。一部の実施形態において、薬剤は、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３またはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を阻害する。一部の実施形態において、薬剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。一部の実施形態において、抗体は、モノクローナル抗体である。一部の実施形態において、抗体は、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞であり、薬剤を、Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望のＴｈ１７Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞であり、薬剤を、部分分化Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望のＴｈ１７Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞以外のＣＤ４＋Ｔ細胞であり、薬剤を、非Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートしてＴｈ１７Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、薬剤を、Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートし、例えば、病原性または非病原性Ｔｈ１７細胞表現型間のＴｈ１７Ｔ細胞表現型のシフトとし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。
一部の実施形態において、本発明は、細胞集団におけるＴｈ１７分化を向上させ、インターロイキン１７Ｆ（ＩＬ−１７Ｆ）、インターロイキン１７Ａ（ＩＬ−１７Ａ）、ＳＴＡＴ３、インターロイキン２１（ＩＬ−２１）およびＲＡＲ関連オーファン受容体Ｃ（ＲＯＲＣ）から選択される１つ以上のＴｈ１７関連サイトカイン、１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子、および／またはＴｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させ、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカイン、１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子、または１つ以上の非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を減少させる方法であって、Ｔ細胞を、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤と接触させることを含む方法を提供する。一部の実施形態において、薬剤は、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、ＦＡＳまたはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を向上させる。一部の実施形態において、薬剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである。一部の実施形態において、抗体は、モノクローナル抗体である。一部の実施形態において、抗体は、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である。一部の実施形態において、薬剤を、Ｆｏｘｐ３、ＩＦＮ−γ、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４および／またはＴＢＸ２１の発現、活性および／または機能を阻害するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、ナイーブＴ細胞であり、薬剤を、Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望のＴｈ１７Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、部分分化Ｔ細胞であり、薬剤を、部分分化Ｔ細胞の表現型をモジュレートして所望のＴｈ１７Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞はＴｈ１７Ｔ細胞以外のＣＤ４＋Ｔ細胞であり、薬剤を、非Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートしてＴｈ１７Ｔ細胞表現型とし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。一部の実施形態において、Ｔ細胞は、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、薬剤を、Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートし、例えば、病原性または非病原性Ｔｈ１７細胞表現型間のＴｈ１７Ｔ細胞表現型のシフトとし、および／またはそれを産生するために十分な量で投与する。
一部の実施形態において、本発明は、Ｔｈ１７分化に関連する遺伝子または遺伝子エレメントを同定する方法であって、ａ）Ｔ細胞を、Ｔｈ１７分化の阻害剤またはＴｈ１７分化を向上させる薬剤と接触させること；およびｂ）ステップ（ａ）により発現がモジュレートされた遺伝子または遺伝子エレメントを同定することを含む方法を提供する。一部の実施形態において、方法は、ｃ）Ｔｈ１７分化の阻害剤またはＴｈ１７分化を向上させる薬剤と接触させたＴ細胞中でステップｂ）において同定された遺伝子または遺伝子エレメントの発現を摂動させること；およびｄ）ステップｃ）により発現がモジュレートされた遺伝子を同定することも含む。一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化の阻害剤は、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。一部の実施形態において、薬剤は、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、ＦＡＳまたはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を阻害する。一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化の阻害剤は、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤である。一部の実施形態において、薬剤は、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４またはＴＳＣ２２Ｄ３の少なくとも１つの発現、活性および／または機能を向上させる。一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化を向上させる薬剤は、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である。一部の実施形態において、Ｔｈ１７分化を向上させる薬剤は、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤である。一部の実施形態において、薬剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである。
一部の実施形態において、本発明は、Ｔｈ１７分化の誘導をモジュレートする方法であって、Ｔ細胞を、ＩＲＦ１、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ１、ＺＦＰ２８１、ＩＦＩ３５、ＲＥＬ、ＴＢＸ２１、ＦＬＩ１、ＢＡＴＦ、ＩＲＦ４から選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＨＤ７、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、Ｅ２Ｆ４、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＸＯ１、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ１、ＩＲＦ２、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ９、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＸ、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＲＤＭ１、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＴＦＥＢ、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ａｎｄ／ｏｒ ＺＦＰ１６１、またはそれらの任意の組合せの発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤と接触させることを含む方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、Ｔｈ１７表現型の発生およびＴｈ１７Ｔ細胞の増幅をモジュレートする方法であって、Ｔ細胞を、ＩＲＦ８、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＩＲＦ７、ＪＵＮ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＺＰＦ２９８１、ＣＨＤ７、ＴＢＸ２１、ＦＬＩ１、ＳＡＴＢ１、ＲＵＮＸ１、ＢＡＴＦ、ＲＯＲＣ、ＳＰ４から選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＨＩＦ１Ａ、ＨＭＧＢ２、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＵＮ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ９、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＡＺ、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬＡ、ＲＯＲＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ４、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＩＭ２８、ＴＲＰＳ１、ＶＡＶ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ６２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ａｎｄ／ｏｒ ＺＮＦ７０３、またはそれらの任意の組合せの発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤と接触させることを含む方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、Ｔｈ１７細胞の安定化をモジュレートし、および／またはＴｈ１７関連インターロイキン２３（ＩＬ−２３）シグナリングをモジュレートする方法であって、Ｔ細胞を、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＪＵＮ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＣＨＤ７、ＳＡＴＢ１、ＲＵＮＸ１、ＢＡＴＦ、ＲＯＲＣ、ＳＰ４ ＩＲＦ４から選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＡＴＦ３、ＡＴＦ４、ＢＡＴＦ、ＢＡＴＦ３、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、Ｃ２１ＯＲＦ６６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＤＹＬ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＤ７、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＣＩＣ、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、ＣＳＤＡ、ＤＤＩＴ３、Ｅ２Ｆ１、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＣＬＳ１、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＡＲＩＤ２、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ７、ＫＬＦ９、ＬＡＳＳ４、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＥＮ１、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＸＩ１、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ１３、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＮＦ１１、ＲＯＲＡ、ＲＯＲＣ、ＲＵＮＸ１、ＲＵＮＸ２、ＳＡＰ１８、ＳＡＰ３０、ＳＡＴＢ１、ＳＥＲＴＡＤ１、ＳＩＲＴ２、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ４、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＧＩＦ１、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＰＳ１、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＵＢＥ２Ｂ、ＶＡＶ１、ＶＡＸ２、ＸＢＰ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ＺＮＦ７０３、ＺＮＲＦ１、ａｎｄ／ｏｒ ＺＮＲＦ２、またはそれらの任意の組合せの発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤と接触させることを含む方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＦＡＳ、ＣＣＲ５、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２ＲＡ、ＭＹＤ８８、ＣＸＣＲ５、ＰＶＲ、ＩＬ１５ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ１、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＩＬ７Ｒ、ＩＴＧＡ３、ＩＬ１Ｒ１、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＣＣＲ８、ＤＤＲ１、ＰＲＯＣＲ、ＩＬ２ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ２、ＭＹＤ８８、ＰＴＰＲＪ、ＴＮＦＲＳＦ１３Ｂ、ＣＸＣＲ３、ＩＬ１ＲＮ、ＣＸＣＲ５、ＣＣＲ４、ＩＬ４Ｒ、ＩＬ２ＲＢ、ＴＮＦＲＳＦ１２Ａ、ＣＸＣＲ４、ＫＬＲＤ１、ＩＲＡＫ１ＢＰ１、ＰＶＲ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１８Ｒ１、ＴＲＡＦ３、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＩＬ７Ｒ、ＩＴＧＡ３、ＩＬ１Ｒ１、ＦＡＳ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＤＤＲ１、ＰＲＯＣＲ、ＩＬ２ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ２、ＭＹＤ８８、ＢＭＰＲ１Ａ、ＰＴＰＲＪ、ＴＮＦＲＳＦ１３Ｂ、ＣＸＣＲ３、ＩＬ１ＲＮ、ＣＸＣＲ５、ＣＣＲ４、ＩＬ４Ｒ、ＩＬ２ＲＢ、ＴＮＦＲＳＦ１２Ａ、ＣＸＣＲ４、ＫＬＲＤ１、ＩＲＡＫ１ＢＰ１、ＰＶＲ、ＩＬ１５ＲＡ、ＴＬＲ１、ＡＣＶＲ１Ｂ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１８Ｒ１、ＴＲＡＦ３、ＩＦＮＧＲ１、ＰＬＡＵＲ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＬ２３Ｒ、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＥＩＦ２ＡＫ２、ＤＵＳＰ２２、ＨＫ２、ＲＩＰＫ１、ＲＮＡＳＥＬ、ＴＥＣ、ＭＡＰ３Ｋ８、ＳＧＫ１、ＰＲＫＣＱ、ＤＵＳＰ１６、ＢＭＰ２Ｋ、ＰＩＭ２、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＰＳＴＰＩＰ１、ＰＴＰＮ１、ＡＣＰ５、ＴＸＫ、ＲＩＰＫ３、ＰＴＰＲＦ、ＮＥＫ４、ＰＰＭＥ１、ＰＨＡＣＴＲ２、ＨＫ２、ＧＭＦＧ、ＤＡＰＰ１、ＴＥＣ、ＧＭＦＢ、ＰＩＭ１、ＮＥＫ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＦＥＳ、ＣＤＫ６、ＺＡＫ、ＤＵＳＰ１４、ＳＧＫ１、ＪＡＫ３、ＵＬＫ２、ＰＴＰＲＪ、ＳＰＨＫ１、ＴＮＫ２、ＰＣＴＫ１、ＭＡＰ４Ｋ３、ＴＧＦＢＲ１、ＨＫ１、ＤＤＲ１、ＢＭＰ２Ｋ、ＤＵＳＰ１０、ＡＬＰＫ２、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＰＴＰＬＡ、ＰＳＴＰＩＰ１、ＴＫ１、ＰＴＥＮ、ＢＰＧＭ、ＤＣＫ、ＰＴＰＲＳ、ＰＴＰＮ１８、ＭＫＮＫ２、ＰＴＰＮ１、ＰＴＰＲＥ、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＰＬＫ２、ＤＵＳＰ６、ＣＤＣ２５Ｂ、ＳＬＫ、ＭＡＰ３Ｋ５、ＢＭＰＲ１Ａ、ＡＣＰ５、ＴＸＫ、ＲＩＰＫ３、ＰＰＰ３ＣＡ、ＰＴＰＲＦ、ＰＡＣＳＩＮ１、ＮＥＫ４、ＰＩＰ４Ｋ２Ａ、ＰＰＭＥ１、ＳＲＰＫ２、ＤＵＳＰ２、ＰＨＡＣＴＲ２、ＤＣＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＲＩＰＫ１、ＧＫ、ＲＮＡＳＥＬ、ＧＭＦＧ、ＳＴＫ４、ＨＩＮＴ３、ＤＡＰＰ１、ＴＥＣ、ＧＭＦＢ、ＰＴＰＮ６、ＲＩＰＫ２、ＰＩＭ１、ＮＥＫ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＡＵＲＫＢ、ＦＥＳ、ＡＣＶＲ１Ｂ、ＣＤＫ６、ＺＡＫ、ＶＲＫ２、ＭＡＰ３Ｋ８、ＤＵＳＰ１４、ＳＧＫ１、ＰＲＫＣＱ、ＪＡＫ３、ＵＬＫ２、ＨＩＰＫ２、ＰＴＰＲＪ、ＩＮＰＰ１、ＴＮＫ２、ＰＣＴＫ１、ＤＵＳＰ１、ＮＵＤＴ４、ＴＧＦＢＲ１、ＰＴＰ４Ａ１、ＨＫ１、ＤＵＳＰ１６、ＡＮＰ３２Ａ、ＤＤＲ１、ＩＴＫ、ＷＮＫ１、ＮＡＧＫ、ＳＴＫ３８、ＢＭＰ２Ｋ、ＢＵＢ１、ＡＡＫ１、ＳＩＫ１、ＤＵＳＰ１０、ＰＲＫＣＡ、ＰＩＭ２、ＳＴＫ１７Ｂ、ＴＫ２、ＳＴＫ３９、ＡＬＰＫ２、ＭＳＴ４、ＰＨＬＰＰ１、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＨＫ２、ＣＤＫＮ１Ａ、ＤＵＴ、ＤＵＳＰ１、ＮＡＤＫ、ＬＩＭＫ２、ＤＵＳＰ１１、ＴＡＯＫ３、ＰＲＰＳ１、ＰＰＰ２Ｒ４、ＭＫＮＫ２、ＳＧＫ１、ＢＰＧＭ、ＴＥＣ、ＭＡＰＫ６、ＰＴＰ４Ａ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＣＰ１、ＣＣＲＮ４Ｌ、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＨＫ２、ＺＡＰ７０、ＮＥＫ６、ＤＵＳＰ１４、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＩＴＫ、ＤＵＴ、ＰＰＰ１Ｒ１１、ＤＵＳＰ１、ＰＭＶＫ、ＴＫ１、ＴＡＯＫ３、ＧＭＦＧ、ＰＲＰＳ１、ＳＧＫ１、ＴＸＫ、ＷＮＫ１、ＤＵＳＰ１９、ＴＥＣ、ＲＰＳ６ＫＡ１、ＰＫＭ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＤＲＢＫ１、ＣＫＢ、ＵＬＫ２、ＰＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＰＬＫ２、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＺＡＰ７０、ＰＦＫＰ、ＮＥＫ６、ＤＵＳＰ１４、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＩＮＰＰ５Ｂ、ＩＴＫ、ＰＦＫＬ、ＰＧＫ１、ＣＤＫＮ１Ａ、ＤＵＴ、ＰＰＰ１Ｒ１１、ＤＵＳＰ１、ＰＭＶＫ、ＰＴＰＮ２２、ＰＳＰＨ、ＴＫ１、ＰＧＡＭ１、ＬＩＭＫ２、ＣＬＫ１、ＤＵＳＰ１１、ＴＡＯＫ３、ＲＩＯＫ２、ＧＭＦＧ、ＵＣＫＬ１、ＰＲＰＳ１、ＰＰＰ２Ｒ４、ＭＫＮＫ２、ＤＧＫＡ、ＳＧＫ１、ＴＸＫ、ＷＮＫ１、ＤＵＳＰ１９、ＣＨＰ、ＢＰＧＭ、ＰＩＰ５Ｋ１Ａ、ＴＥＣ、ＭＡＰ２Ｋ１、ＭＡＰＫ６、ＲＰＳ６ＫＡ１、ＰＴＰ４Ａ２、ＰＫＭ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＤＲＢＫ１、ＣＫＢ、ＡＣＰ１、ＵＬＫ２、ＣＣＲＮ４Ｌ、ＰＲＫＣＨ、ＰＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＰＬＫ２、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＣＤ２００、ＣＤ４０ＬＧ、ＣＤ２４、ＣＣＮＤ２、ＡＤＡＭ１７、ＢＳＧ、ＩＴＧＡＬ、ＦＡＳ、ＧＰＲ６５、ＳＩＧＭＡＲ１、ＣＡＰ１、ＰＬＡＵＲ、ＳＲＰＲＢ、ＴＲＰＶ２、ＩＬ２ＲＡ、ＫＤＥＬＲ２、ＴＮＦＲＳＦ９、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＣＴＬＡ４、ＣＤ２００、ＣＤ２４、ＣＤ５Ｌ、ＣＤ９、ＩＬ２ＲＢ、ＣＤ５３、ＣＤ７４、ＣＡＳＴ、ＣＣＲ６、ＩＬ２ＲＧ、ＩＴＧＡＶ、ＦＡＳ、ＩＬ４Ｒ、ＰＲＯＣＲ、ＧＰＲ６５、ＴＮＦＲＳＦ１８、ＲＯＲＡ、ＩＬ１ＲＮ、ＲＯＲＣ、ＣＹＳＬＴＲ１、ＰＮＲＣ２、ＬＯＣ３９０２４３、ＡＤＡＭ１０、ＴＮＦＳＦ９、ＣＤ９６、ＣＤ８２、ＳＬＡＭＦ７、ＣＤ２７、ＰＧＲＭＣ１、ＴＲＰＶ２、ＡＤＲＢＫ１、ＴＲＡＦ６、ＩＬ２ＲＡ、ＴＨＹ１、ＩＬ１２ＲＢ２、ＴＮＦＲＳＦ９、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上、例えば、ＣＴＬＡ４、ＴＮＦＲＳＦ４、ＣＤ４４、ＰＤＣＤ１、ＣＤ２００、ＣＤ２４７、ＣＤ２４、ＣＤ５Ｌ、ＣＣＮＤ２、ＣＤ９、ＩＬ２ＲＢ、ＣＤ５３、ＣＤ７４、ＡＤＡＭ１７、ＢＳＧ、ＣＡＳＴ、ＣＣＲ６、ＩＬ２ＲＧ、ＣＤ８１、ＣＤ６、ＣＤ４８、ＩＴＧＡＶ、ＴＦＲＣ、ＩＣＡＭ２、ＡＴＰ１Ｂ３、ＦＡＳ、ＩＬ４Ｒ、ＣＣＲ７、ＣＤ５２、ＰＲＯＣＲ、ＧＰＲ６５、ＴＮＦＲＳＦ１８、ＦＣＲＬ１、ＲＯＲＡ、ＩＬ１ＲＮ、ＲＯＲＣ、Ｐ２ＲＸ４、ＳＳＲ２、ＰＴＰＮ２２、ＳＩＧＭＡＲ１、ＣＹＳＬＴＲ１、ＬＯＣ３９０２４３、ＡＤＡＭ１０、ＴＮＦＳＦ９、ＣＤ９６、ＣＡＰ１、ＣＤ８２、ＳＬＡＭＦ７、ＰＬＡＵＲ、ＣＤ２７、ＳＩＶＡ１、ＰＧＲＭＣ１、ＳＲＰＲＢ、ＴＲＰＶ２、ＮＲ１Ｈ２、ＡＤＲＢＫ１、ＧＡＢＡＲＡＰＬ１、ＴＲＡＦ６、ＩＬ２ＲＡ、ＴＨＹ１、ＫＤＥＬＲ２、ＩＬ１２ＲＢ２、ＴＮＦＲＳＦ９、ＳＣＡＲＢ１、ＩＦＮＧＲ１、またはそれらの任意の組合せをモジュレートする方法を提供する。
一部の実施形態において、本発明は、対象に、治療有効量のプロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ）の阻害剤を投与することにより、腫瘍増殖の阻害が必要とされる対象における腫瘍増殖を阻害する方法を提供する。一部の実施形態において、ＰＲＯＣＲの阻害剤は、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤である。一部の実施形態において、ＰＲＯＣＲの阻害剤は、リポ多糖；シスプラチン；フィブリノゲン；１，１０−フェナントロリン；５−Ｎ−エチルカルボキサミドアデノシン；シスタチオニン；ヒルジン；リン脂質；ドロトレコギンアルファ；ＶＥＧＦ；ホスファチジルエタノールアミン；セリン；ガンマ−カルボキシグルタミン酸；カルシウム；ワルファリン；エンドトキシン；クルクミン；脂質；および一酸化窒素からなる群から選択される１つ以上の薬剤である。
一部の実施形態において、本発明は、対象における免疫応答を診断する方法であって、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能のレベルを検出すること、ならびに検出レベルを、シグネチャー遺伝子または遺伝子産物発現、活性および／または機能の対照レベルと比較することを含み、検出レベルと対照レベルとの間の差が、対象における免疫応答の存在を示す方法を提供する。一部の実施形態において、免疫応答は、自己免疫である。一部の実施形態において、免疫応答は、炎症応答、例として、自己免疫応答に伴う炎症応答および／または感染性疾患もしくは他の病原体関連障害に伴う炎症応答である。
一部の実施形態において、本発明は、対象における免疫応答をモニタリングする方法であって、１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物、例えば、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子の発現、活性および／または機能のレベルを、第１の時点において検出すること、１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物、例えば、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子の発現、活性および／または機能のレベルを、第２の時点において検出すること、ならびに発現、活性および／または機能の第１の検出レベルと、発現、活性および／または機能の第２の検出レベルとを比較することを含み、第１および第２の検出レベルとの間の変化が、対象における免疫応答の変化を示す方法を提供する。一部の実施形態において、免疫応答は、自己免疫応答である。一部の実施形態において、免疫応答は、炎症応答である。
一部の実施形態において、本発明は、対象における免疫応答をモニタリングする方法であって、Ｔ細胞の集団を対象から第１の時点において単離すること、Ｔ細胞集団内のＴ細胞サブタイプの第１の比を第１の時点において決定すること、Ｔ細胞の集団を対象から第２の時点において単離すること、Ｔ細胞集団内のＴ細胞サブタイプの第２の比を第２の時点において決定すること、ならびにＴ細胞サブタイプの第１および第２の比を比較することを含み、第１および第２の検出比の変化が、対象における免疫応答の変化を示す方法を提供する。一部の実施形態において、免疫応答は、自己免疫応答である。一部の実施形態において、免疫応答は、炎症応答である。
一部の実施形態において、本発明は、免疫チェックポイントの遮断を利用することにより、治療免疫性を活性化させる方法を提供する。生産的免疫応答の進行は、多数の免疫学的チェックポイントの通過を要求する。免疫応答は、刺激および阻害シグナルの平衡により調節される。免疫グロブリンスーパーファミリーは、免疫応答のこの協調における中心的な重要性を占め、ＣＤ２８／細胞傷害性Ｔリンパ球抗原−４（ＣＴＬＡ−４）：Ｂ７．１／Ｂ７．２受容体／リガンドグルーピングは、それらの免疫調節因子の原型的な例を表す（例えば、Ｋｏｒｍａｎ ＡＪ，Ｐｅｇｇｓ ＫＳ，Ａｌｌｉｓｏｎ ＪＰ，“Ｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ ｂｌｏｃｋａｄｅ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ ｉｍｍｕｎｏｔｈｅｒａｐｙ．”Ａｄｖ Ｉｍｍｕｎｏｌ．２００６；９０：２９７−３３９参照）。部分的には、これらのチェックポイントの役割は、不所望で有害な自己指向活性の可能性を避けることである。これは自己免疫の予防に役立つ必須の機能である一方、悪性自己細胞が由来する細胞と同一の表面分子の配列を主に示す悪性自己細胞の標的化を目的とする良好な免疫療法の障壁として作用し得る。免疫チェックポイントタンパク質の発現は、疾患または障害において調節不全になり得、重要な免疫抵抗機序であり得る。特に阻害チェックポイントの遮断により末梢忍容性のこれらの機序を克服することを目的とする治療法は、単剤療法としてまたは他の治療法との相乗作用における治療活性を生成する潜在性を提供する。
したがって、本発明は、特に免疫療法のためにＴ細胞をエンジニアリングする方法であって、Ｔ細胞バランスをモジュレートして免疫チェックポイントに関与する少なくとも１つの遺伝子または遺伝子産物を不活性化させ、またはそうでなければ阻害することを含む方法に関する。
本明細書に提供される組成物および方法のいずれかにおいて使用される好適なＴ細胞モジュレート剤としては、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤が挙げられる。非限定的な例として、好適なＴ細胞モジュレート剤または１つ以上のＴ細胞モジュレート剤との組合せで使用される薬剤を、本明細書の表１０に示す。
当業者は、Ｔ細胞モジュレート剤が種々の使用を有することを認識する。例えば、Ｔ細胞モジュレート剤は、本明細書に記載の治療剤として使用される。Ｔ細胞モジュレート剤は、スクリーニングアッセイ、診断キットにおける試薬として、もしくは診断ツールとして使用することができ、またはそれらのＴ細胞モジュレート剤は、治療試薬を生成するための競合アッセイにおいて使用することができる。
図１Ａ、１Ｂ−１、１Ｂ−２、１Ｃおよび１Ｄは、Ｔｈ１７分化のゲノムワイド時間的発現プロファイルを示す一連のグラフおよび説明である。図１Ａは、アプローチの概要を示す。図１Ｂ−１および１Ｂ−２は、Ｔｈ１７分化の間の遺伝子発現プロファイルを示す。Ｔｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行ごとに正規化されたＺ）または対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（右パネル、ｌｏｇ２（比））における１８個の時点（列）における遺伝子（行）についての示差的発現レベルを示す。遺伝子を２０個のクラスタ（Ｃ１〜Ｃ２０、着色バー、右）に分ける。右：代表的なクラスタにおける遺伝子についてのそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現（Ｙ軸）および標準偏差（エラーバー）。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的な遺伝子（「Ｍ」）を示す。図１Ｃは、３つの主要な転写期を示す。時点のそれぞれのペア間の相関マトリックス（赤色（相関スケールの右側））：高；青色（相関スケールの左側）：低）を示す。図１Ｄは、キーサイトカインおよび受容体分子の転写プロファイルを示す。対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行につき正規化されたＺ）における１８個の時点（行）のそれぞれにおけるそれぞれの遺伝子（列）についての示差的発現レベル（ｌｏｇ２（比））を示す。 図１Ａ、１Ｂ−１、１Ｂ−２、１Ｃおよび１Ｄは、Ｔｈ１７分化のゲノムワイド時間的発現プロファイルを示す一連のグラフおよび説明である。図１Ａは、アプローチの概要を示す。図１Ｂ−１および１Ｂ−２は、Ｔｈ１７分化の間の遺伝子発現プロファイルを示す。Ｔｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行ごとに正規化されたＺ）または対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（右パネル、ｌｏｇ２（比））における１８個の時点（列）における遺伝子（行）についての示差的発現レベルを示す。遺伝子を２０個のクラスタ（Ｃ１〜Ｃ２０、着色バー、右）に分ける。右：代表的なクラスタにおける遺伝子についてのそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現（Ｙ軸）および標準偏差（エラーバー）。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的な遺伝子（「Ｍ」）を示す。図１Ｃは、３つの主要な転写期を示す。時点のそれぞれのペア間の相関マトリックス（赤色（相関スケールの右側））：高；青色（相関スケールの左側）：低）を示す。図１Ｄは、キーサイトカインおよび受容体分子の転写プロファイルを示す。対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行につき正規化されたＺ）における１８個の時点（行）のそれぞれにおけるそれぞれの遺伝子（列）についての示差的発現レベル（ｌｏｇ２（比））を示す。 図１Ａ、１Ｂ−１、１Ｂ−２、１Ｃおよび１Ｄは、Ｔｈ１７分化のゲノムワイド時間的発現プロファイルを示す一連のグラフおよび説明である。図１Ａは、アプローチの概要を示す。図１Ｂ−１および１Ｂ−２は、Ｔｈ１７分化の間の遺伝子発現プロファイルを示す。Ｔｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行ごとに正規化されたＺ）または対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（右パネル、ｌｏｇ２（比））における１８個の時点（列）における遺伝子（行）についての示差的発現レベルを示す。遺伝子を２０個のクラスタ（Ｃ１〜Ｃ２０、着色バー、右）に分ける。右：代表的なクラスタにおける遺伝子についてのそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現（Ｙ軸）および標準偏差（エラーバー）。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的な遺伝子（「Ｍ」）を示す。図１Ｃは、３つの主要な転写期を示す。時点のそれぞれのペア間の相関マトリックス（赤色（相関スケールの右側））：高；青色（相関スケールの左側）：低）を示す。図１Ｄは、キーサイトカインおよび受容体分子の転写プロファイルを示す。対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行につき正規化されたＺ）における１８個の時点（行）のそれぞれにおけるそれぞれの遺伝子（列）についての示差的発現レベル（ｌｏｇ２（比））を示す。 図１Ａ、１Ｂ−１、１Ｂ−２、１Ｃおよび１Ｄは、Ｔｈ１７分化のゲノムワイド時間的発現プロファイルを示す一連のグラフおよび説明である。図１Ａは、アプローチの概要を示す。図１Ｂ−１および１Ｂ−２は、Ｔｈ１７分化の間の遺伝子発現プロファイルを示す。Ｔｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行ごとに正規化されたＺ）または対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（右パネル、ｌｏｇ２（比））における１８個の時点（列）における遺伝子（行）についての示差的発現レベルを示す。遺伝子を２０個のクラスタ（Ｃ１〜Ｃ２０、着色バー、右）に分ける。右：代表的なクラスタにおける遺伝子についてのそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現（Ｙ軸）および標準偏差（エラーバー）。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的な遺伝子（「Ｍ」）を示す。図１Ｃは、３つの主要な転写期を示す。時点のそれぞれのペア間の相関マトリックス（赤色（相関スケールの右側））：高；青色（相関スケールの左側）：低）を示す。図１Ｄは、キーサイトカインおよび受容体分子の転写プロファイルを示す。対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行につき正規化されたＺ）における１８個の時点（行）のそれぞれにおけるそれぞれの遺伝子（列）についての示差的発現レベル（ｌｏｇ２（比））を示す。 図１Ａ、１Ｂ−１、１Ｂ−２、１Ｃおよび１Ｄは、Ｔｈ１７分化のゲノムワイド時間的発現プロファイルを示す一連のグラフおよび説明である。図１Ａは、アプローチの概要を示す。図１Ｂ−１および１Ｂ−２は、Ｔｈ１７分化の間の遺伝子発現プロファイルを示す。Ｔｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行ごとに正規化されたＺ）または対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（右パネル、ｌｏｇ２（比））における１８個の時点（列）における遺伝子（行）についての示差的発現レベルを示す。遺伝子を２０個のクラスタ（Ｃ１〜Ｃ２０、着色バー、右）に分ける。右：代表的なクラスタにおける遺伝子についてのそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現（Ｙ軸）および標準偏差（エラーバー）。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的な遺伝子（「Ｍ」）を示す。図１Ｃは、３つの主要な転写期を示す。時点のそれぞれのペア間の相関マトリックス（赤色（相関スケールの右側））：高；青色（相関スケールの左側）：低）を示す。図１Ｄは、キーサイトカインおよび受容体分子の転写プロファイルを示す。対照活性化Ｔｈ０細胞に対するＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６；左パネル、行につき正規化されたＺ）における１８個の時点（行）のそれぞれにおけるそれぞれの遺伝子（列）についての示差的発現レベル（ｌｏｇ２（比））を示す。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、２Ｅ−１、２Ｅ−２および２Ｅ−３は、Ｔｈ１７分化の動的調節ネットワークのモデルを示す一連のグラフおよび説明である。図２Ａは、計算分析の概要を示す。図２Ｂは、時間的ネットワーク「スナップショット」の模式図を示す。３つの連続する図式ネットワーク（上段およびマトリックス列）を、エッジ（上段）およびマトリックス行（Ａ→Ｂ−上段行；Ａ→Ｃ−中段行；Ａ→Ｄ−下段行）として示される調節因子（Ａ）から標的（Ｂ、ＣおよびＤ）への考えられる３つの相互作用とともに示す。図１Ｃは、１８個のネットワーク「スナップショット」を示す。左：それぞれの行は、少なくとも１つのネットワーク中で生じるＴＦ−標的相互作用に対応し；列は、それぞれの時点におけるネットワークに対応する。紫色エントリー：相互作用は、そのネットワーク中で活性である。ネットワークを、活性相互作用の類似度によりクラスタリングし（系統樹、上段）、３つの時間的に連続するクラスタ（初期、中期、後期、下段）を形成する。右：選択調節因子についてのエッジを示すヒートマップ。図１Ｄは、動的調節因子活性を示す。それぞれの調節因子（行）について、１８個のネットワーク（列、左）のそれぞれにおける、および単純化（矢印）により得られた３つの基準ネットワーク（中央）のそれぞれにおける標的遺伝子の数（標的のその最大数により正規化）を示す。右：摂動について選択された調節因子（桃色）、公知のＴｈ１７調節因子（灰色）、および３つの基準ネットワークにわたる標的遺伝子の最大数（緑色、０から２５０個の標的の範囲）。図１Ｅ−１、１Ｅ−２、および１Ｅ−３は、それぞれのネットワークの中心が、活性ＴＦをそれ自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」であることを示す。示される転写因子回路（３つの基準ネットワークのそれぞれにおいて）は、転写調節因子を、それ自体で転写調節因子をコードする標的に関連付ける推定ネットワークのそれぞれの一部である。黄色ノードは、それぞれの時間セグメントの間に過剰発現（Ｔｈ０と比較）される転写因子遺伝子を示す。エッジの色は、調節相互作用を支持するデータタイプを反映する（凡例）。 図３Ａ、３Ｂ、３Ｃおよび３Ｄは、ケイ素ナノワイヤを使用するＴｈ１７分化におけるノックダウンスクリーンを示す一連のグラフおよび説明である。図３Ａは、バイアスなしの摂動候補のランキングを示す。摂動についてのランキングに基づき左から右に順序付けされた遺伝子を示す（列、上位ランキングが最も左）。２つの上段マトリックス：「ネットワーク情報」（最上段）および「遺伝子発現情報」によるランキングについての基準。紫色エントリー：遺伝子は、特性を有する（特性強度に比例する強度；上位５つの特性は二元性である）。棒チャート：ランキングスコア。「摂動」行：暗灰色：ノックダウンにより良好に摂動された遺伝子とそれに続く高品質ｍＲＮＡ定量；淡灰色：ノックダウン作製を試みたが、十分なノックダウンを達成も維持もできず、または十分なレプリケートを得なかった遺伝子；黒色：ノックアウトにより摂動され、またはノックアウトデータが既に利用可能であった遺伝子。公知の行：橙色エントリー：遺伝子は、Ｔｈ１７機能に既に関連した（この情報は遺伝子をランキングするために使用しなかった；図１０Ａ、１０Ｂ）。図３Ｂは、垂直ケイ素ナノワイヤ上で培養された初代Ｔ細胞の走査型電子顕微鏡写真を示す（疑似着色した紫色）。図３Ｃは、ケイ素ナノワイヤによる送達が、ナイーブＴ細胞の分化を活性化も誘導もせず、抗ＣＤ３／ＣＤ２８による慣用のＴＣＲ刺激に対するそれらの応答に影響しないことを示す。図３Ｄは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の４８時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する平均±標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。図３Ａおよび図２Ｄにおいて、示される候補調節因子は、表５に列記されるものである。図３Ａにおいて、候補調節因子をｘ軸上に列記し、それらは左から右に以下の順である、ＲＯＲＣ、ＳＡＴＢ１、ＴＲＰＳ１、ＳＭＯＸ、ＲＯＲＡ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＥＴＶ６、ＡＲＮＴＬ、ＥＴＳ１、ＵＢＥ２Ｂ、ＢＡＴＦ、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ５Ａ、ＮＲ３Ｃ１、ＳＴＡＴ６、ＴＲＩＭ２４、ＨＩＦ１Ａ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＥＴＳ２、ＪＵＮ、ＲＵＮＸ１、ＦＬＩ１、ＲＥＬ、ＳＰ４、ＥＧＲ２、ＮＦＫＢ１、ＺＦＰ２８１、ＳＴＡＴ４、ＲＥＬＡ、ＴＢＸ２１、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ２、ＩＲＦ３、ＸＢＰ１、ＦＯＸＯ１、ＰＲＤＭ１、ＡＴＦ４、ＩＲＦ１、ＧＡＴＡ３、ＥＧＲ１、ＭＹＣ、ＣＲＥＢ１、ＩＲＦ９、ＩＲＦ２、ＦＯＸＪ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＴＲＰ５３、ＳＵＺ１２、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＣＥＢＰＢ、ＩＤ２、ＣＲＥＭ、ＭＹＳＴ４、ＭＸＩ１、ＲＢＰＪ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＶＡＸ２、ＫＬＦ１０、ＳＫＩ、ＥＬＫ３、ＺＥＢ１、ＰＭＬ、ＳＥＲＴＡＤ１、ＮＯＴＣＨ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＡＨＲ、１８１０００７Ｍ１４ＲＩＫ、ＳＡＰ３０、ＩＤ１、ＺＦＰ２３８、ＶＡＶ１、ＭＩＮＡ、ＢＡＴＦ３、ＣＤＹＬ、ＩＫＺＦ４、ＮＣＯＡ１、ＢＣＬ３、ＪＵＮＢ、ＳＳ１８、ＰＨＦ１３、ＭＴＡ３、ＡＳＸＬ１、ＬＡＳＳ４、ＳＫＩＬ、ＤＤＩＴ３、ＦＯＳＬ２、ＲＵＮＸ２、ＴＬＥ１、ＡＴＦ３、ＥＬＬ２、ＡＥＳ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＪＡＲＩＤ２、ＫＬＦ９、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ６、Ｅ２Ｆ８、ＢＣＬ６、ＺＮＲＦ２、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＫＬＦ７、ＨＭＧＢ２、ＦＵＳ、ＳＩＲＴ２、ＭＡＦＦ、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＳＭＡＤ７、ＺＦＰ７０３、ＺＮＲＦ１、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＴＳＣ２２Ｄ４、ＮＦＥ２Ｌ２、ＲＮＦ１１、ＡＲＩＤ３Ａ、ＭＥＮ１、ＲＡＲＡ、ＣＢＸ４、ＺＦＰ６２、ＣＩＣ、ＨＣＬＳ１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＴＧＩＦ１。 図３Ａ、３Ｂ、３Ｃおよび３Ｄは、ケイ素ナノワイヤを使用するＴｈ１７分化におけるノックダウンスクリーンを示す一連のグラフおよび説明である。図３Ａは、バイアスなしの摂動候補のランキングを示す。摂動についてのランキングに基づき左から右に順序付けされた遺伝子を示す（列、上位ランキングが最も左）。２つの上段マトリックス：「ネットワーク情報」（最上段）および「遺伝子発現情報」によるランキングについての基準。紫色エントリー：遺伝子は、特性を有する（特性強度に比例する強度；上位５つの特性は二元性である）。棒チャート：ランキングスコア。「摂動」行：暗灰色：ノックダウンにより良好に摂動された遺伝子とそれに続く高品質ｍＲＮＡ定量；淡灰色：ノックダウン作製を試みたが、十分なノックダウンを達成も維持もできず、または十分なレプリケートを得なかった遺伝子；黒色：ノックアウトにより摂動され、またはノックアウトデータが既に利用可能であった遺伝子。公知の行：橙色エントリー：遺伝子は、Ｔｈ１７機能に既に関連した（この情報は遺伝子をランキングするために使用しなかった；図１０Ａ、１０Ｂ）。図３Ｂは、垂直ケイ素ナノワイヤ上で培養された初代Ｔ細胞の走査型電子顕微鏡写真を示す（疑似着色した紫色）。図３Ｃは、ケイ素ナノワイヤによる送達が、ナイーブＴ細胞の分化を活性化も誘導もせず、抗ＣＤ３／ＣＤ２８による慣用のＴＣＲ刺激に対するそれらの応答に影響しないことを示す。図３Ｄは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の４８時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する平均±標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。図３Ａおよび図２Ｄにおいて、示される候補調節因子は、表５に列記されるものである。図３Ａにおいて、候補調節因子をｘ軸上に列記し、それらは左から右に以下の順である、ＲＯＲＣ、ＳＡＴＢ１、ＴＲＰＳ１、ＳＭＯＸ、ＲＯＲＡ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＥＴＶ６、ＡＲＮＴＬ、ＥＴＳ１、ＵＢＥ２Ｂ、ＢＡＴＦ、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ５Ａ、ＮＲ３Ｃ１、ＳＴＡＴ６、ＴＲＩＭ２４、ＨＩＦ１Ａ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＥＴＳ２、ＪＵＮ、ＲＵＮＸ１、ＦＬＩ１、ＲＥＬ、ＳＰ４、ＥＧＲ２、ＮＦＫＢ１、ＺＦＰ２８１、ＳＴＡＴ４、ＲＥＬＡ、ＴＢＸ２１、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ２、ＩＲＦ３、ＸＢＰ１、ＦＯＸＯ１、ＰＲＤＭ１、ＡＴＦ４、ＩＲＦ１、ＧＡＴＡ３、ＥＧＲ１、ＭＹＣ、ＣＲＥＢ１、ＩＲＦ９、ＩＲＦ２、ＦＯＸＪ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＴＲＰ５３、ＳＵＺ１２、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＣＥＢＰＢ、ＩＤ２、ＣＲＥＭ、ＭＹＳＴ４、ＭＸＩ１、ＲＢＰＪ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＶＡＸ２、ＫＬＦ１０、ＳＫＩ、ＥＬＫ３、ＺＥＢ１、ＰＭＬ、ＳＥＲＴＡＤ１、ＮＯＴＣＨ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＡＨＲ、１８１０００７Ｍ１４ＲＩＫ、ＳＡＰ３０、ＩＤ１、ＺＦＰ２３８、ＶＡＶ１、ＭＩＮＡ、ＢＡＴＦ３、ＣＤＹＬ、ＩＫＺＦ４、ＮＣＯＡ１、ＢＣＬ３、ＪＵＮＢ、ＳＳ１８、ＰＨＦ１３、ＭＴＡ３、ＡＳＸＬ１、ＬＡＳＳ４、ＳＫＩＬ、ＤＤＩＴ３、ＦＯＳＬ２、ＲＵＮＸ２、ＴＬＥ１、ＡＴＦ３、ＥＬＬ２、ＡＥＳ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＪＡＲＩＤ２、ＫＬＦ９、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ６、Ｅ２Ｆ８、ＢＣＬ６、ＺＮＲＦ２、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＫＬＦ７、ＨＭＧＢ２、ＦＵＳ、ＳＩＲＴ２、ＭＡＦＦ、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＳＭＡＤ７、ＺＦＰ７０３、ＺＮＲＦ１、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＴＳＣ２２Ｄ４、ＮＦＥ２Ｌ２、ＲＮＦ１１、ＡＲＩＤ３Ａ、ＭＥＮ１、ＲＡＲＡ、ＣＢＸ４、ＺＦＰ６２、ＣＩＣ、ＨＣＬＳ１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＴＧＩＦ１。 図３Ａ、３Ｂ、３Ｃおよび３Ｄは、ケイ素ナノワイヤを使用するＴｈ１７分化におけるノックダウンスクリーンを示す一連のグラフおよび説明である。図３Ａは、バイアスなしの摂動候補のランキングを示す。摂動についてのランキングに基づき左から右に順序付けされた遺伝子を示す（列、上位ランキングが最も左）。２つの上段マトリックス：「ネットワーク情報」（最上段）および「遺伝子発現情報」によるランキングについての基準。紫色エントリー：遺伝子は、特性を有する（特性強度に比例する強度；上位５つの特性は二元性である）。棒チャート：ランキングスコア。「摂動」行：暗灰色：ノックダウンにより良好に摂動された遺伝子とそれに続く高品質ｍＲＮＡ定量；淡灰色：ノックダウン作製を試みたが、十分なノックダウンを達成も維持もできず、または十分なレプリケートを得なかった遺伝子；黒色：ノックアウトにより摂動され、またはノックアウトデータが既に利用可能であった遺伝子。公知の行：橙色エントリー：遺伝子は、Ｔｈ１７機能に既に関連した（この情報は遺伝子をランキングするために使用しなかった；図１０Ａ、１０Ｂ）。図３Ｂは、垂直ケイ素ナノワイヤ上で培養された初代Ｔ細胞の走査型電子顕微鏡写真を示す（疑似着色した紫色）。図３Ｃは、ケイ素ナノワイヤによる送達が、ナイーブＴ細胞の分化を活性化も誘導もせず、抗ＣＤ３／ＣＤ２８による慣用のＴＣＲ刺激に対するそれらの応答に影響しないことを示す。図３Ｄは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の４８時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する平均±標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。図３Ａおよび図２Ｄにおいて、示される候補調節因子は、表５に列記されるものである。図３Ａにおいて、候補調節因子をｘ軸上に列記し、それらは左から右に以下の順である、ＲＯＲＣ、ＳＡＴＢ１、ＴＲＰＳ１、ＳＭＯＸ、ＲＯＲＡ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＥＴＶ６、ＡＲＮＴＬ、ＥＴＳ１、ＵＢＥ２Ｂ、ＢＡＴＦ、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ５Ａ、ＮＲ３Ｃ１、ＳＴＡＴ６、ＴＲＩＭ２４、ＨＩＦ１Ａ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＥＴＳ２、ＪＵＮ、ＲＵＮＸ１、ＦＬＩ１、ＲＥＬ、ＳＰ４、ＥＧＲ２、ＮＦＫＢ１、ＺＦＰ２８１、ＳＴＡＴ４、ＲＥＬＡ、ＴＢＸ２１、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ２、ＩＲＦ３、ＸＢＰ１、ＦＯＸＯ１、ＰＲＤＭ１、ＡＴＦ４、ＩＲＦ１、ＧＡＴＡ３、ＥＧＲ１、ＭＹＣ、ＣＲＥＢ１、ＩＲＦ９、ＩＲＦ２、ＦＯＸＪ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＴＲＰ５３、ＳＵＺ１２、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＣＥＢＰＢ、ＩＤ２、ＣＲＥＭ、ＭＹＳＴ４、ＭＸＩ１、ＲＢＰＪ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＶＡＸ２、ＫＬＦ１０、ＳＫＩ、ＥＬＫ３、ＺＥＢ１、ＰＭＬ、ＳＥＲＴＡＤ１、ＮＯＴＣＨ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＡＨＲ、１８１０００７Ｍ１４ＲＩＫ、ＳＡＰ３０、ＩＤ１、ＺＦＰ２３８、ＶＡＶ１、ＭＩＮＡ、ＢＡＴＦ３、ＣＤＹＬ、ＩＫＺＦ４、ＮＣＯＡ１、ＢＣＬ３、ＪＵＮＢ、ＳＳ１８、ＰＨＦ１３、ＭＴＡ３、ＡＳＸＬ１、ＬＡＳＳ４、ＳＫＩＬ、ＤＤＩＴ３、ＦＯＳＬ２、ＲＵＮＸ２、ＴＬＥ１、ＡＴＦ３、ＥＬＬ２、ＡＥＳ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＪＡＲＩＤ２、ＫＬＦ９、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ６、Ｅ２Ｆ８、ＢＣＬ６、ＺＮＲＦ２、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＫＬＦ７、ＨＭＧＢ２、ＦＵＳ、ＳＩＲＴ２、ＭＡＦＦ、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＳＭＡＤ７、ＺＦＰ７０３、ＺＮＲＦ１、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＴＳＣ２２Ｄ４、ＮＦＥ２Ｌ２、ＲＮＦ１１、ＡＲＩＤ３Ａ、ＭＥＮ１、ＲＡＲＡ、ＣＢＸ４、ＺＦＰ６２、ＣＩＣ、ＨＣＬＳ１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＴＧＩＦ１。 図３Ａ、３Ｂ、３Ｃおよび３Ｄは、ケイ素ナノワイヤを使用するＴｈ１７分化におけるノックダウンスクリーンを示す一連のグラフおよび説明である。図３Ａは、バイアスなしの摂動候補のランキングを示す。摂動についてのランキングに基づき左から右に順序付けされた遺伝子を示す（列、上位ランキングが最も左）。２つの上段マトリックス：「ネットワーク情報」（最上段）および「遺伝子発現情報」によるランキングについての基準。紫色エントリー：遺伝子は、特性を有する（特性強度に比例する強度；上位５つの特性は二元性である）。棒チャート：ランキングスコア。「摂動」行：暗灰色：ノックダウンにより良好に摂動された遺伝子とそれに続く高品質ｍＲＮＡ定量；淡灰色：ノックダウン作製を試みたが、十分なノックダウンを達成も維持もできず、または十分なレプリケートを得なかった遺伝子；黒色：ノックアウトにより摂動され、またはノックアウトデータが既に利用可能であった遺伝子。公知の行：橙色エントリー：遺伝子は、Ｔｈ１７機能に既に関連した（この情報は遺伝子をランキングするために使用しなかった；図１０Ａ、１０Ｂ）。図３Ｂは、垂直ケイ素ナノワイヤ上で培養された初代Ｔ細胞の走査型電子顕微鏡写真を示す（疑似着色した紫色）。図３Ｃは、ケイ素ナノワイヤによる送達が、ナイーブＴ細胞の分化を活性化も誘導もせず、抗ＣＤ３／ＣＤ２８による慣用のＴＣＲ刺激に対するそれらの応答に影響しないことを示す。図３Ｄは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の４８時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する平均±標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。図３Ａおよび図２Ｄにおいて、示される候補調節因子は、表５に列記されるものである。図３Ａにおいて、候補調節因子をｘ軸上に列記し、それらは左から右に以下の順である、ＲＯＲＣ、ＳＡＴＢ１、ＴＲＰＳ１、ＳＭＯＸ、ＲＯＲＡ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＥＴＶ６、ＡＲＮＴＬ、ＥＴＳ１、ＵＢＥ２Ｂ、ＢＡＴＦ、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ５Ａ、ＮＲ３Ｃ１、ＳＴＡＴ６、ＴＲＩＭ２４、ＨＩＦ１Ａ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＥＴＳ２、ＪＵＮ、ＲＵＮＸ１、ＦＬＩ１、ＲＥＬ、ＳＰ４、ＥＧＲ２、ＮＦＫＢ１、ＺＦＰ２８１、ＳＴＡＴ４、ＲＥＬＡ、ＴＢＸ２１、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ２、ＩＲＦ３、ＸＢＰ１、ＦＯＸＯ１、ＰＲＤＭ１、ＡＴＦ４、ＩＲＦ１、ＧＡＴＡ３、ＥＧＲ１、ＭＹＣ、ＣＲＥＢ１、ＩＲＦ９、ＩＲＦ２、ＦＯＸＪ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＴＲＰ５３、ＳＵＺ１２、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＣＥＢＰＢ、ＩＤ２、ＣＲＥＭ、ＭＹＳＴ４、ＭＸＩ１、ＲＢＰＪ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＶＡＸ２、ＫＬＦ１０、ＳＫＩ、ＥＬＫ３、ＺＥＢ１、ＰＭＬ、ＳＥＲＴＡＤ１、ＮＯＴＣＨ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＡＨＲ、１８１０００７Ｍ１４ＲＩＫ、ＳＡＰ３０、ＩＤ１、ＺＦＰ２３８、ＶＡＶ１、ＭＩＮＡ、ＢＡＴＦ３、ＣＤＹＬ、ＩＫＺＦ４、ＮＣＯＡ１、ＢＣＬ３、ＪＵＮＢ、ＳＳ１８、ＰＨＦ１３、ＭＴＡ３、ＡＳＸＬ１、ＬＡＳＳ４、ＳＫＩＬ、ＤＤＩＴ３、ＦＯＳＬ２、ＲＵＮＸ２、ＴＬＥ１、ＡＴＦ３、ＥＬＬ２、ＡＥＳ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＪＡＲＩＤ２、ＫＬＦ９、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ６、Ｅ２Ｆ８、ＢＣＬ６、ＺＮＲＦ２、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＫＬＦ７、ＨＭＧＢ２、ＦＵＳ、ＳＩＲＴ２、ＭＡＦＦ、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＳＭＡＤ７、ＺＦＰ７０３、ＺＮＲＦ１、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＴＳＣ２２Ｄ４、ＮＦＥ２Ｌ２、ＲＮＦ１１、ＡＲＩＤ３Ａ、ＭＥＮ１、ＲＡＲＡ、ＣＢＸ４、ＺＦＰ６２、ＣＩＣ、ＨＣＬＳ１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＴＧＩＦ１。 図４Ａ、４Ｂ、４Ｃおよび４Ｄは、Ｔｈ１７ネットワーク中の結合および相互拮抗モジュールを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図４Ａは、２７５個の遺伝子シグネチャーに対する摂動された遺伝子の影響を示す。４８時間（ならびに６０時間におけるＩＬ−２１ｒおよびＩＬ−１７ｒａＫＯ）における３９個の因子（列）のノックダウンまたはノックアウト（ＫＯ）後の２７５個のシグネチャー遺伝子（行）の発現の変化を示す。青色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの左側）：調節因子の摂動後の標的の発現の減少（非標的化対照と比較）；赤色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの右側）：発現の増加；灰色：有意でない；全色（すなわち、非灰色）エントリーは、有意である（実施例１の方法の部参照）。「摂動」（左）：調節因子としても摂動されるシグネチャー遺伝子（黒色エントリー）。キーシグネチャー遺伝子を右に示す。図４Ｂは、２つの結合および対立モジュールを示す。Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子の「正の調節因子」（青色ノード、ｘ軸の左側）、「負の調節因子」（赤色ノード、ｘ軸の右側）、Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子（灰色ノード、下段）および他のＣＤ４＋Ｔ細胞のシグネチャー遺伝子（灰色ノード、上段）を関連付ける摂動ネットワークを示す。ノードＡからＢの青色エッジは、ＡのノックダウンがＢを下方調節することを示し；赤色エッジは、ＡのノックダウンがＢを上方調節することを示す。淡灰色ハロー：Ｔ１７分化にこれまで関連しなかった調節因子。図４Ｃは、いかにノックダウン効果がネットワークモデル中のエッジを検証するかを示す。ベン図：図２ａの元のモデル中の因子についての標的のセット（桃色円）と、ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験におけるその因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）との比較。下段の棒チャート：４つの因子についてのこの重複の有意性（Ｘ軸）についての−ｌｏｇ１０（Ｐ値）（Ｙ軸、超幾何検定）を示す。類似の結果が、ノンパラメトリック順位和検定（マン・ホイットニーＵ検定、実施例１の方法の部参照）について得られた。赤色点線：Ｐ＝０．０１。図４Ｄは、いかに全般的ノックダウン効果がクラスタにわたり一致するかを示す。ベン図：ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験における因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）と、図１ｂの２０個のクラスタ（紫色円）のそれぞれとの比較。「正のＴｈ１７」調節因子のノックダウンは、誘導クラスタ中の遺伝子を抑制し、抑制クラスタ中の遺伝子を誘導することが予測された（「負のＴｈ１７」調節因子についてはその逆）。ヒートマップ：それぞれの調節因子ノックダウン（行）およびそれぞれのクラスタ（列）について、上記検定による有意な重複（非灰色エントリー）を示す。赤色（エンリッチメント倍率スケールの右側）：ノックダウン時の上方調節についてのエンリッチメント倍率；青色（エンリッチメント倍率スケールの左側）：ノックダウン時の下方調節についてのエンリッチメント倍率。上段行中の橙色エントリーは、誘導クラスタを示す。 図４Ａ、４Ｂ、４Ｃおよび４Ｄは、Ｔｈ１７ネットワーク中の結合および相互拮抗モジュールを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図４Ａは、２７５個の遺伝子シグネチャーに対する摂動された遺伝子の影響を示す。４８時間（ならびに６０時間におけるＩＬ−２１ｒおよびＩＬ−１７ｒａＫＯ）における３９個の因子（列）のノックダウンまたはノックアウト（ＫＯ）後の２７５個のシグネチャー遺伝子（行）の発現の変化を示す。青色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの左側）：調節因子の摂動後の標的の発現の減少（非標的化対照と比較）；赤色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの右側）：発現の増加；灰色：有意でない；全色（すなわち、非灰色）エントリーは、有意である（実施例１の方法の部参照）。「摂動」（左）：調節因子としても摂動されるシグネチャー遺伝子（黒色エントリー）。キーシグネチャー遺伝子を右に示す。図４Ｂは、２つの結合および対立モジュールを示す。Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子の「正の調節因子」（青色ノード、ｘ軸の左側）、「負の調節因子」（赤色ノード、ｘ軸の右側）、Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子（灰色ノード、下段）および他のＣＤ４＋Ｔ細胞のシグネチャー遺伝子（灰色ノード、上段）を関連付ける摂動ネットワークを示す。ノードＡからＢの青色エッジは、ＡのノックダウンがＢを下方調節することを示し；赤色エッジは、ＡのノックダウンがＢを上方調節することを示す。淡灰色ハロー：Ｔ１７分化にこれまで関連しなかった調節因子。図４Ｃは、いかにノックダウン効果がネットワークモデル中のエッジを検証するかを示す。ベン図：図２ａの元のモデル中の因子についての標的のセット（桃色円）と、ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験におけるその因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）との比較。下段の棒チャート：４つの因子についてのこの重複の有意性（Ｘ軸）についての−ｌｏｇ１０（Ｐ値）（Ｙ軸、超幾何検定）を示す。類似の結果が、ノンパラメトリック順位和検定（マン・ホイットニーＵ検定、実施例１の方法の部参照）について得られた。赤色点線：Ｐ＝０．０１。図４Ｄは、いかに全般的ノックダウン効果がクラスタにわたり一致するかを示す。ベン図：ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験における因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）と、図１ｂの２０個のクラスタ（紫色円）のそれぞれとの比較。「正のＴｈ１７」調節因子のノックダウンは、誘導クラスタ中の遺伝子を抑制し、抑制クラスタ中の遺伝子を誘導することが予測された（「負のＴｈ１７」調節因子についてはその逆）。ヒートマップ：それぞれの調節因子ノックダウン（行）およびそれぞれのクラスタ（列）について、上記検定による有意な重複（非灰色エントリー）を示す。赤色（エンリッチメント倍率スケールの右側）：ノックダウン時の上方調節についてのエンリッチメント倍率；青色（エンリッチメント倍率スケールの左側）：ノックダウン時の下方調節についてのエンリッチメント倍率。上段行中の橙色エントリーは、誘導クラスタを示す。 図４Ａ、４Ｂ、４Ｃおよび４Ｄは、Ｔｈ１７ネットワーク中の結合および相互拮抗モジュールを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図４Ａは、２７５個の遺伝子シグネチャーに対する摂動された遺伝子の影響を示す。４８時間（ならびに６０時間におけるＩＬ−２１ｒおよびＩＬ−１７ｒａＫＯ）における３９個の因子（列）のノックダウンまたはノックアウト（ＫＯ）後の２７５個のシグネチャー遺伝子（行）の発現の変化を示す。青色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの左側）：調節因子の摂動後の標的の発現の減少（非標的化対照と比較）；赤色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの右側）：発現の増加；灰色：有意でない；全色（すなわち、非灰色）エントリーは、有意である（実施例１の方法の部参照）。「摂動」（左）：調節因子としても摂動されるシグネチャー遺伝子（黒色エントリー）。キーシグネチャー遺伝子を右に示す。図４Ｂは、２つの結合および対立モジュールを示す。Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子の「正の調節因子」（青色ノード、ｘ軸の左側）、「負の調節因子」（赤色ノード、ｘ軸の右側）、Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子（灰色ノード、下段）および他のＣＤ４＋Ｔ細胞のシグネチャー遺伝子（灰色ノード、上段）を関連付ける摂動ネットワークを示す。ノードＡからＢの青色エッジは、ＡのノックダウンがＢを下方調節することを示し；赤色エッジは、ＡのノックダウンがＢを上方調節することを示す。淡灰色ハロー：Ｔ１７分化にこれまで関連しなかった調節因子。図４Ｃは、いかにノックダウン効果がネットワークモデル中のエッジを検証するかを示す。ベン図：図２ａの元のモデル中の因子についての標的のセット（桃色円）と、ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験におけるその因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）との比較。下段の棒チャート：４つの因子についてのこの重複の有意性（Ｘ軸）についての−ｌｏｇ１０（Ｐ値）（Ｙ軸、超幾何検定）を示す。類似の結果が、ノンパラメトリック順位和検定（マン・ホイットニーＵ検定、実施例１の方法の部参照）について得られた。赤色点線：Ｐ＝０．０１。図４Ｄは、いかに全般的ノックダウン効果がクラスタにわたり一致するかを示す。ベン図：ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験における因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）と、図１ｂの２０個のクラスタ（紫色円）のそれぞれとの比較。「正のＴｈ１７」調節因子のノックダウンは、誘導クラスタ中の遺伝子を抑制し、抑制クラスタ中の遺伝子を誘導することが予測された（「負のＴｈ１７」調節因子についてはその逆）。ヒートマップ：それぞれの調節因子ノックダウン（行）およびそれぞれのクラスタ（列）について、上記検定による有意な重複（非灰色エントリー）を示す。赤色（エンリッチメント倍率スケールの右側）：ノックダウン時の上方調節についてのエンリッチメント倍率；青色（エンリッチメント倍率スケールの左側）：ノックダウン時の下方調節についてのエンリッチメント倍率。上段行中の橙色エントリーは、誘導クラスタを示す。 図４Ａ、４Ｂ、４Ｃおよび４Ｄは、Ｔｈ１７ネットワーク中の結合および相互拮抗モジュールを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図４Ａは、２７５個の遺伝子シグネチャーに対する摂動された遺伝子の影響を示す。４８時間（ならびに６０時間におけるＩＬ−２１ｒおよびＩＬ−１７ｒａＫＯ）における３９個の因子（列）のノックダウンまたはノックアウト（ＫＯ）後の２７５個のシグネチャー遺伝子（行）の発現の変化を示す。青色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの左側）：調節因子の摂動後の標的の発現の減少（非標的化対照と比較）；赤色（変化倍率（ｌｏｇ２）スケールの右側）：発現の増加；灰色：有意でない；全色（すなわち、非灰色）エントリーは、有意である（実施例１の方法の部参照）。「摂動」（左）：調節因子としても摂動されるシグネチャー遺伝子（黒色エントリー）。キーシグネチャー遺伝子を右に示す。図４Ｂは、２つの結合および対立モジュールを示す。Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子の「正の調節因子」（青色ノード、ｘ軸の左側）、「負の調節因子」（赤色ノード、ｘ軸の右側）、Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子（灰色ノード、下段）および他のＣＤ４＋Ｔ細胞のシグネチャー遺伝子（灰色ノード、上段）を関連付ける摂動ネットワークを示す。ノードＡからＢの青色エッジは、ＡのノックダウンがＢを下方調節することを示し；赤色エッジは、ＡのノックダウンがＢを上方調節することを示す。淡灰色ハロー：Ｔ１７分化にこれまで関連しなかった調節因子。図４Ｃは、いかにノックダウン効果がネットワークモデル中のエッジを検証するかを示す。ベン図：図２ａの元のモデル中の因子についての標的のセット（桃色円）と、ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験におけるその因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）との比較。下段の棒チャート：４つの因子についてのこの重複の有意性（Ｘ軸）についての−ｌｏｇ１０（Ｐ値）（Ｙ軸、超幾何検定）を示す。類似の結果が、ノンパラメトリック順位和検定（マン・ホイットニーＵ検定、実施例１の方法の部参照）について得られた。赤色点線：Ｐ＝０．０１。図４Ｄは、いかに全般的ノックダウン効果がクラスタにわたり一致するかを示す。ベン図：ＲＮＡ−Ｓｅｑ実験における因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（黄色円）と、図１ｂの２０個のクラスタ（紫色円）のそれぞれとの比較。「正のＴｈ１７」調節因子のノックダウンは、誘導クラスタ中の遺伝子を抑制し、抑制クラスタ中の遺伝子を誘導することが予測された（「負のＴｈ１７」調節因子についてはその逆）。ヒートマップ：それぞれの調節因子ノックダウン（行）およびそれぞれのクラスタ（列）について、上記検定による有意な重複（非灰色エントリー）を示す。赤色（エンリッチメント倍率スケールの右側）：ノックダウン時の上方調節についてのエンリッチメント倍率；青色（エンリッチメント倍率スケールの左側）：ノックダウン時の下方調節についてのエンリッチメント倍率。上段行中の橙色エントリーは、誘導クラスタを示す。 図５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、および５Ｄは、Ｍｉｎａ、Ｆａｓ、Ｐｏｕ２ａｆ１、およびＴｓｃ２２ｄ３が、Ｔｈ１７分化プログラムに影響するキー新規調節因子であることを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図５Ａ〜５Ｄ、左：異なるピボット調節因子（四角形ノード）：（図５Ａ）Ｍｉｎａ、（図５Ｂ）Ｆａｓ、（図５Ｃ）Ｐｏｕ２ａｆ１、および（図５Ｄ）Ｔｓｃ２２ｄ３に集中した調節ネットワークモデルを示す。それぞれのネットワークにおいて、摂動（赤色および青色点線エッジ）、ＴＦ結合（黒色実線エッジ）、またはその両方（赤色および青色実線エッジ）に基づきピボットノードに接続された標的および調節因子（円形ノード）を示す。ピボットノードの摂動により影響された遺伝子を着色する（青色：標的はピボットノードのノックダウンにより下方調節される；赤色：標的は上方調節される）。（図５Ａ〜５Ｃ、中央および右）Ｔｈ１７極性化サイトカイン（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）を用いてまたは用いずに抗ＣＤ３＋抗ＣＤ２８によりインビトロで活性化されたそれぞれのＫＯマウスからのインビトロ分化細胞の７２時間における培養上清に対するＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイ（ＣＢＡ）による細胞内染色およびサイトカインアッセイ。（図５Ｄ、中央）Ｔｓｃ２２ｄ３のＣｈＩＰ−Ｓｅｑ。Ｔｓｃ２２ｄ３と多数のＴｈ１７基準因子との間の結合遺伝子（暗灰色）または結合領域（淡灰色）の重複の比率（Ｘ軸）を示す。全ての結果は、統計的に有意である（Ｐ＜１０−６；実施例１の方法の部参照）。 図５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、および５Ｄは、Ｍｉｎａ、Ｆａｓ、Ｐｏｕ２ａｆ１、およびＴｓｃ２２ｄ３が、Ｔｈ１７分化プログラムに影響するキー新規調節因子であることを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図５Ａ〜５Ｄ、左：異なるピボット調節因子（四角形ノード）：（図５Ａ）Ｍｉｎａ、（図５Ｂ）Ｆａｓ、（図５Ｃ）Ｐｏｕ２ａｆ１、および（図５Ｄ）Ｔｓｃ２２ｄ３に集中した調節ネットワークモデルを示す。それぞれのネットワークにおいて、摂動（赤色および青色点線エッジ）、ＴＦ結合（黒色実線エッジ）、またはその両方（赤色および青色実線エッジ）に基づきピボットノードに接続された標的および調節因子（円形ノード）を示す。ピボットノードの摂動により影響された遺伝子を着色する（青色：標的はピボットノードのノックダウンにより下方調節される；赤色：標的は上方調節される）。（図５Ａ〜５Ｃ、中央および右）Ｔｈ１７極性化サイトカイン（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）を用いてまたは用いずに抗ＣＤ３＋抗ＣＤ２８によりインビトロで活性化されたそれぞれのＫＯマウスからのインビトロ分化細胞の７２時間における培養上清に対するＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイ（ＣＢＡ）による細胞内染色およびサイトカインアッセイ。（図５Ｄ、中央）Ｔｓｃ２２ｄ３のＣｈＩＰ−Ｓｅｑ。Ｔｓｃ２２ｄ３と多数のＴｈ１７基準因子との間の結合遺伝子（暗灰色）または結合領域（淡灰色）の重複の比率（Ｘ軸）を示す。全ての結果は、統計的に有意である（Ｐ＜１０−６；実施例１の方法の部参照）。 図５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、および５Ｄは、Ｍｉｎａ、Ｆａｓ、Ｐｏｕ２ａｆ１、およびＴｓｃ２２ｄ３が、Ｔｈ１７分化プログラムに影響するキー新規調節因子であることを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図５Ａ〜５Ｄ、左：異なるピボット調節因子（四角形ノード）：（図５Ａ）Ｍｉｎａ、（図５Ｂ）Ｆａｓ、（図５Ｃ）Ｐｏｕ２ａｆ１、および（図５Ｄ）Ｔｓｃ２２ｄ３に集中した調節ネットワークモデルを示す。それぞれのネットワークにおいて、摂動（赤色および青色点線エッジ）、ＴＦ結合（黒色実線エッジ）、またはその両方（赤色および青色実線エッジ）に基づきピボットノードに接続された標的および調節因子（円形ノード）を示す。ピボットノードの摂動により影響された遺伝子を着色する（青色：標的はピボットノードのノックダウンにより下方調節される；赤色：標的は上方調節される）。（図５Ａ〜５Ｃ、中央および右）Ｔｈ１７極性化サイトカイン（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）を用いてまたは用いずに抗ＣＤ３＋抗ＣＤ２８によりインビトロで活性化されたそれぞれのＫＯマウスからのインビトロ分化細胞の７２時間における培養上清に対するＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイ（ＣＢＡ）による細胞内染色およびサイトカインアッセイ。（図５Ｄ、中央）Ｔｓｃ２２ｄ３のＣｈＩＰ−Ｓｅｑ。Ｔｓｃ２２ｄ３と多数のＴｈ１７基準因子との間の結合遺伝子（暗灰色）または結合領域（淡灰色）の重複の比率（Ｘ軸）を示す。全ての結果は、統計的に有意である（Ｐ＜１０−６；実施例１の方法の部参照）。 図５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、および５Ｄは、Ｍｉｎａ、Ｆａｓ、Ｐｏｕ２ａｆ１、およびＴｓｃ２２ｄ３が、Ｔｈ１７分化プログラムに影響するキー新規調節因子であることを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図５Ａ〜５Ｄ、左：異なるピボット調節因子（四角形ノード）：（図５Ａ）Ｍｉｎａ、（図５Ｂ）Ｆａｓ、（図５Ｃ）Ｐｏｕ２ａｆ１、および（図５Ｄ）Ｔｓｃ２２ｄ３に集中した調節ネットワークモデルを示す。それぞれのネットワークにおいて、摂動（赤色および青色点線エッジ）、ＴＦ結合（黒色実線エッジ）、またはその両方（赤色および青色実線エッジ）に基づきピボットノードに接続された標的および調節因子（円形ノード）を示す。ピボットノードの摂動により影響された遺伝子を着色する（青色：標的はピボットノードのノックダウンにより下方調節される；赤色：標的は上方調節される）。（図５Ａ〜５Ｃ、中央および右）Ｔｈ１７極性化サイトカイン（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）を用いてまたは用いずに抗ＣＤ３＋抗ＣＤ２８によりインビトロで活性化されたそれぞれのＫＯマウスからのインビトロ分化細胞の７２時間における培養上清に対するＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイ（ＣＢＡ）による細胞内染色およびサイトカインアッセイ。（図５Ｄ、中央）Ｔｓｃ２２ｄ３のＣｈＩＰ−Ｓｅｑ。Ｔｓｃ２２ｄ３と多数のＴｈ１７基準因子との間の結合遺伝子（暗灰色）または結合領域（淡灰色）の重複の比率（Ｘ軸）を示す。全ての結果は、統計的に有意である（Ｐ＜１０−６；実施例１の方法の部参照）。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、および６Ｄは、３日間のＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞の処理が、Ｔｈ１７細胞の分化を誘導することを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図６Ａは、時間経過実験の概要を示す。ナイーブＴ細胞をＷＴマウスから単離し、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１により処理した。次いで、マイクロアレイを使用して全般的ｍＲＮＡレベルを１８個の異なる時点において計測した（０．５時間〜７２時間、実施例１の方法の部参照）。対照として、同一の１８個の時点において回収されたＴｈ０条件下の同一のＷＴナイーブＴ細胞を使用した。最後の４つの時点（４８時間〜７２時間）について、細胞をＩＬ−６、ＴＧＦ−β１、およびＩＬ−２３により処理し、プロファイリングもした。図６Ｂは、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１極性化条件によるＴｈ１７細胞の生成を示す。ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたナイーブＴ細胞のＦＡＣＳ分析（右）は、ＩＬ−１７産生Ｔｈ１７Ｔ細胞についてのエンリッチメントを示し；これらの細胞は、Ｔｈ０対照においては観察されない。図６Ｃは、得られたマイクロアレイプロファイルと、ナイーブＴ細胞および分化Ｔｈ１７細胞からの公開データ（Ｗｅｉ ｅｔ．ａｌ，２００９；Ｌａｎｇｍｅａｄ，Ｂ．，Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．，Ｐｏｐ，Ｍ．＆Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ Ｖｏｌ．１０ Ｒ２５（２００９））との比較を示す。１８個のプロファイル（時点により順序付け、Ｘ軸）のそれぞれと、ナイーブＴ細胞プロファイル（青色）または分化Ｔｈ１７プロファイル（緑色）のいずれかとの間のピアソン相関係数（Ｙ軸）を示す。発現プロファイルは、ナイーブ様状態（ｔ＝０．５時間において、ｒ２＞０．８、ｐ＜１０−１０）からＴｈ１７分化状態（ｔ＝７２時間において、ｒ２＞０．６５、ｐ＜１０−１０）に徐々に移行する。図６Ｄは、キーサイトカインの発現を示す。キーＴｈ１７遺伝子ＲＯＲｃ（左）およびＩＬ−１７ａ（中央）（両方誘導）、ならびにサイトカインＩＦＮ−γ（時間経過において不変）について、Ｔｈ１７極性化（青色）およびＴｈ０対照（赤色）条件において１８個の時点（Ｘ軸）のそれぞれにおいて計測されたｍＲＮＡレベル（Ｙ軸）を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、および６Ｄは、３日間のＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞の処理が、Ｔｈ１７細胞の分化を誘導することを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図６Ａは、時間経過実験の概要を示す。ナイーブＴ細胞をＷＴマウスから単離し、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１により処理した。次いで、マイクロアレイを使用して全般的ｍＲＮＡレベルを１８個の異なる時点において計測した（０．５時間〜７２時間、実施例１の方法の部参照）。対照として、同一の１８個の時点において回収されたＴｈ０条件下の同一のＷＴナイーブＴ細胞を使用した。最後の４つの時点（４８時間〜７２時間）について、細胞をＩＬ−６、ＴＧＦ−β１、およびＩＬ−２３により処理し、プロファイリングもした。図６Ｂは、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１極性化条件によるＴｈ１７細胞の生成を示す。ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたナイーブＴ細胞のＦＡＣＳ分析（右）は、ＩＬ−１７産生Ｔｈ１７Ｔ細胞についてのエンリッチメントを示し；これらの細胞は、Ｔｈ０対照においては観察されない。図６Ｃは、得られたマイクロアレイプロファイルと、ナイーブＴ細胞および分化Ｔｈ１７細胞からの公開データ（Ｗｅｉ ｅｔ．ａｌ，２００９；Ｌａｎｇｍｅａｄ，Ｂ．，Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．，Ｐｏｐ，Ｍ．＆Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ Ｖｏｌ．１０ Ｒ２５（２００９））との比較を示す。１８個のプロファイル（時点により順序付け、Ｘ軸）のそれぞれと、ナイーブＴ細胞プロファイル（青色）または分化Ｔｈ１７プロファイル（緑色）のいずれかとの間のピアソン相関係数（Ｙ軸）を示す。発現プロファイルは、ナイーブ様状態（ｔ＝０．５時間において、ｒ２＞０．８、ｐ＜１０−１０）からＴｈ１７分化状態（ｔ＝７２時間において、ｒ２＞０．６５、ｐ＜１０−１０）に徐々に移行する。図６Ｄは、キーサイトカインの発現を示す。キーＴｈ１７遺伝子ＲＯＲｃ（左）およびＩＬ−１７ａ（中央）（両方誘導）、ならびにサイトカインＩＦＮ−γ（時間経過において不変）について、Ｔｈ１７極性化（青色）およびＴｈ０対照（赤色）条件において１８個の時点（Ｘ軸）のそれぞれにおいて計測されたｍＲＮＡレベル（Ｙ軸）を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、および６Ｄは、３日間のＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞の処理が、Ｔｈ１７細胞の分化を誘導することを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図６Ａは、時間経過実験の概要を示す。ナイーブＴ細胞をＷＴマウスから単離し、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１により処理した。次いで、マイクロアレイを使用して全般的ｍＲＮＡレベルを１８個の異なる時点において計測した（０．５時間〜７２時間、実施例１の方法の部参照）。対照として、同一の１８個の時点において回収されたＴｈ０条件下の同一のＷＴナイーブＴ細胞を使用した。最後の４つの時点（４８時間〜７２時間）について、細胞をＩＬ−６、ＴＧＦ−β１、およびＩＬ−２３により処理し、プロファイリングもした。図６Ｂは、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１極性化条件によるＴｈ１７細胞の生成を示す。ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたナイーブＴ細胞のＦＡＣＳ分析（右）は、ＩＬ−１７産生Ｔｈ１７Ｔ細胞についてのエンリッチメントを示し；これらの細胞は、Ｔｈ０対照においては観察されない。図６Ｃは、得られたマイクロアレイプロファイルと、ナイーブＴ細胞および分化Ｔｈ１７細胞からの公開データ（Ｗｅｉ ｅｔ．ａｌ，２００９；Ｌａｎｇｍｅａｄ，Ｂ．，Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．，Ｐｏｐ，Ｍ．＆Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ Ｖｏｌ．１０ Ｒ２５（２００９））との比較を示す。１８個のプロファイル（時点により順序付け、Ｘ軸）のそれぞれと、ナイーブＴ細胞プロファイル（青色）または分化Ｔｈ１７プロファイル（緑色）のいずれかとの間のピアソン相関係数（Ｙ軸）を示す。発現プロファイルは、ナイーブ様状態（ｔ＝０．５時間において、ｒ２＞０．８、ｐ＜１０−１０）からＴｈ１７分化状態（ｔ＝７２時間において、ｒ２＞０．６５、ｐ＜１０−１０）に徐々に移行する。図６Ｄは、キーサイトカインの発現を示す。キーＴｈ１７遺伝子ＲＯＲｃ（左）およびＩＬ−１７ａ（中央）（両方誘導）、ならびにサイトカインＩＦＮ−γ（時間経過において不変）について、Ｔｈ１７極性化（青色）およびＴｈ０対照（赤色）条件において１８個の時点（Ｘ軸）のそれぞれにおいて計測されたｍＲＮＡレベル（Ｙ軸）を示す。 図６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、および６Ｄは、３日間のＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞の処理が、Ｔｈ１７細胞の分化を誘導することを示す一連のグラフおよび説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図６Ａは、時間経過実験の概要を示す。ナイーブＴ細胞をＷＴマウスから単離し、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１により処理した。次いで、マイクロアレイを使用して全般的ｍＲＮＡレベルを１８個の異なる時点において計測した（０．５時間〜７２時間、実施例１の方法の部参照）。対照として、同一の１８個の時点において回収されたＴｈ０条件下の同一のＷＴナイーブＴ細胞を使用した。最後の４つの時点（４８時間〜７２時間）について、細胞をＩＬ−６、ＴＧＦ−β１、およびＩＬ−２３により処理し、プロファイリングもした。図６Ｂは、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１極性化条件によるＴｈ１７細胞の生成を示す。ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたナイーブＴ細胞のＦＡＣＳ分析（右）は、ＩＬ−１７産生Ｔｈ１７Ｔ細胞についてのエンリッチメントを示し；これらの細胞は、Ｔｈ０対照においては観察されない。図６Ｃは、得られたマイクロアレイプロファイルと、ナイーブＴ細胞および分化Ｔｈ１７細胞からの公開データ（Ｗｅｉ ｅｔ．ａｌ，２００９；Ｌａｎｇｍｅａｄ，Ｂ．，Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．，Ｐｏｐ，Ｍ．＆Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ Ｖｏｌ．１０ Ｒ２５（２００９））との比較を示す。１８個のプロファイル（時点により順序付け、Ｘ軸）のそれぞれと、ナイーブＴ細胞プロファイル（青色）または分化Ｔｈ１７プロファイル（緑色）のいずれかとの間のピアソン相関係数（Ｙ軸）を示す。発現プロファイルは、ナイーブ様状態（ｔ＝０．５時間において、ｒ２＞０．８、ｐ＜１０−１０）からＴｈ１７分化状態（ｔ＝７２時間において、ｒ２＞０．６５、ｐ＜１０−１０）に徐々に移行する。図６Ｄは、キーサイトカインの発現を示す。キーＴｈ１７遺伝子ＲＯＲｃ（左）およびＩＬ−１７ａ（中央）（両方誘導）、ならびにサイトカインＩＦＮ−γ（時間経過において不変）について、Ｔｈ１７極性化（青色）およびＴｈ０対照（赤色）条件において１８個の時点（Ｘ軸）のそれぞれにおいて計測されたｍＲＮＡレベル（Ｙ軸）を示す。 Ｔｈ１７時間経過データにおいて示差的に発現された遺伝子のクラスタを示す一連のグラフである。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図１ｂの２０個のクラスタのそれぞれについて、Ｔｈ１７極性化（青色）およびＴｈ０（赤色）条件下のそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現レベル（Ｙ軸、±標準偏差、エラーバー）を示す。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的なメンバー遺伝子（「Ｍ」）を、上段に示す。 図８Ａおよび８Ｂは、ＩＬ−２３の転写効果を示す一連のグラフである。図８Ａは、キー遺伝子の転写プロファイルを示す。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。Ｔｈ１７極性化条件（青色）、Ｔｈ０対照（赤色）、およびＴｈ１７極性化条件へのＩＬ−２３の添加（分化の４８時間後に開始）後（緑色）におけるそれぞれの時点（Ｘ軸）における３つのキー遺伝子（ＩＬ−２２、ＲＯＲｃ、ＩＬ−４）の発現レベル（Ｙ軸）を示す。図８Ｂは、ＩＬ−２３依存性転写クラスタを示す。Ｔｈ１７極性化サイトカインおよびＩＬ２３の両方により処理されたＷＴ細胞（赤色）と比較してＩＬ−２３ｒ−／−時間経過データ（青色）において示差的に発現された遺伝子のクラスタを示す。それぞれのクラスタについて、ノックアウト（青色）および野生型（赤色）細胞におけるそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現レベル（Ｙ軸、±標準偏差、エラーバー）を示す。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的なメンバー遺伝子（「Ｍ」）を、上段に示す。 図８Ａおよび８Ｂは、ＩＬ−２３の転写効果を示す一連のグラフである。図８Ａは、キー遺伝子の転写プロファイルを示す。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。Ｔｈ１７極性化条件（青色）、Ｔｈ０対照（赤色）、およびＴｈ１７極性化条件へのＩＬ−２３の添加（分化の４８時間後に開始）後（緑色）におけるそれぞれの時点（Ｘ軸）における３つのキー遺伝子（ＩＬ−２２、ＲＯＲｃ、ＩＬ−４）の発現レベル（Ｙ軸）を示す。図８Ｂは、ＩＬ−２３依存性転写クラスタを示す。Ｔｈ１７極性化サイトカインおよびＩＬ２３の両方により処理されたＷＴ細胞（赤色）と比較してＩＬ−２３ｒ−／−時間経過データ（青色）において示差的に発現された遺伝子のクラスタを示す。それぞれのクラスタについて、ノックアウト（青色）および野生型（赤色）細胞におけるそれぞれの時点（Ｘ軸）における平均発現レベル（Ｙ軸、±標準偏差、エラーバー）を示す。クラスタサイズ（「ｎ」）、エンリッチされる機能アノテーション（「Ｆ」）、および代表的なメンバー遺伝子（「Ｍ」）を、上段に示す。 図９Ａおよび９Ｂは、Ｔｈ１７分化の間のＲＯＲ−γｔの予測および検証されたタンパク質レベルを示す一連のグラフである。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図９Ａは、マイクロアレイにより計測された、Ｔｈ１７極性化条件下の元の時間経過に沿ったＲＯＲγｔのｍＲＮＡレベルを示す（青色）。ｍＲＮＡレベルについてのシグモイドフィット（緑色）を、それぞれの時点におけるＲＯＲγｔタンパク質のレベルを予測するモデル（Ｓｃｈｗａｎｈａｕｓｓｅｒ，Ｂ．ｅｔ ａｌ．Ｇｌｏｂａｌ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ．Ｎａｔｕｒｅ ４７３，３３７−３４２，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１００９８（２０１１）に基づく）についてのインプットとして使用する（赤色）。図９Ｂは、刺激の４、１２、２４、および４８時間後においてＴｈ１７極性化条件（青色）およびＴｈ０条件（赤色）においてＦＡＣＳ分析により決定された計測ＲＯＲ−γｔタンパク質レベル（ｘ軸）の分布を示す。 図９Ａおよび９Ｂは、Ｔｈ１７分化の間のＲＯＲ−γｔの予測および検証されたタンパク質レベルを示す一連のグラフである。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図９Ａは、マイクロアレイにより計測された、Ｔｈ１７極性化条件下の元の時間経過に沿ったＲＯＲγｔのｍＲＮＡレベルを示す（青色）。ｍＲＮＡレベルについてのシグモイドフィット（緑色）を、それぞれの時点におけるＲＯＲγｔタンパク質のレベルを予測するモデル（Ｓｃｈｗａｎｈａｕｓｓｅｒ，Ｂ．ｅｔ ａｌ．Ｇｌｏｂａｌ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ．Ｎａｔｕｒｅ ４７３，３３７−３４２，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１００９８（２０１１）に基づく）についてのインプットとして使用する（赤色）。図９Ｂは、刺激の４、１２、２４、および４８時間後においてＴｈ１７極性化条件（青色）およびＴｈ０条件（赤色）においてＦＡＣＳ分析により決定された計測ＲＯＲ−γｔタンパク質レベル（ｘ軸）の分布を示す。 図１０Ａおよび１０Ｂは、ノックダウンについての候補をランキングするための予測特性を示す一連のグラフである。異なる（図１０Ａ）ネットワークベース特性および（図１０Ｂ）発現ベース特性（図３ａにおいて使用）についての公知のＴｈ１７因子のキュレートされたリストにおけるエンリッチメント倍率（Ｙ軸、全てのケースにおいて、ｐ＜１０−３、超幾何検定）を示す。 図１０Ａおよび１０Ｂは、ノックダウンについての候補をランキングするための予測特性を示す一連のグラフである。異なる（図１０Ａ）ネットワークベース特性および（図１０Ｂ）発現ベース特性（図３ａにおいて使用）についての公知のＴｈ１７因子のキュレートされたリストにおけるエンリッチメント倍率（Ｙ軸、全てのケースにおいて、ｐ＜１０−３、超幾何検定）を示す。 図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、Ｔ細胞に対するナノワイヤ活性化、１０時間におけるノックダウン、ならびにＮＷベースノックダウンおよび得られた表現型の一致性を示す一連のグラフである。図１１Ａは、いかにナノワイヤがＴ細胞を活性化させず、生理学的刺激を干渉しないかを示す。極性化サイトカインを用いず（「サイトカインなし」）またはＴｈ１７極性化サイトカインの存在下で（「ＴＧＦ−β１＋ＩＬ６」）ペトリ皿中で（左）またはケイ素ナノワイヤ上で（右）増殖させたＴ細胞中の、ｑＰＣＲ（Ｙ軸、平均および平均の標準誤差）により活性化の４８時間後に計測されたキー遺伝子についてのｍＲＮＡのレベル（平均±標準誤差、ｎ＝３）を示す。図１１Ｂは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の１０時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：平均±非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。表示される遺伝子は、転写プロファイリングに選択された３９個の遺伝子の上位セットである。図１１ｃ。ＮＷベースノックダウンおよび得られた表現型の一致性。刺激の４８時間後における９つの遺伝子のＮＷベースノックダウン（少なくとも２つの異なる培養物から）の３つの異なる実験についての平均標的転写低減および表現型変化（ＩＬ−１７ｆおよびＩＬ−１７ａ発現により計測）を示す。右青色バー：ノックダウンレベル（ｓｉＲＮＡ対照に対する残留％）；暗灰色および淡緑色バー：ぞれぞれ、ｓｉＲＮＡ対照に対するＩＬ−１７ｆおよびＩＬ−１７ａのｍＲＮＡ。 図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、Ｔ細胞に対するナノワイヤ活性化、１０時間におけるノックダウン、ならびにＮＷベースノックダウンおよび得られた表現型の一致性を示す一連のグラフである。図１１Ａは、いかにナノワイヤがＴ細胞を活性化させず、生理学的刺激を干渉しないかを示す。極性化サイトカインを用いず（「サイトカインなし」）またはＴｈ１７極性化サイトカインの存在下で（「ＴＧＦ−β１＋ＩＬ６」）ペトリ皿中で（左）またはケイ素ナノワイヤ上で（右）増殖させたＴ細胞中の、ｑＰＣＲ（Ｙ軸、平均および平均の標準誤差）により活性化の４８時間後に計測されたキー遺伝子についてのｍＲＮＡのレベル（平均±標準誤差、ｎ＝３）を示す。図１１Ｂは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の１０時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：平均±非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。表示される遺伝子は、転写プロファイリングに選択された３９個の遺伝子の上位セットである。図１１ｃ。ＮＷベースノックダウンおよび得られた表現型の一致性。刺激の４８時間後における９つの遺伝子のＮＷベースノックダウン（少なくとも２つの異なる培養物から）の３つの異なる実験についての平均標的転写低減および表現型変化（ＩＬ−１７ｆおよびＩＬ−１７ａ発現により計測）を示す。右青色バー：ノックダウンレベル（ｓｉＲＮＡ対照に対する残留％）；暗灰色および淡緑色バー：ぞれぞれ、ｓｉＲＮＡ対照に対するＩＬ−１７ｆおよびＩＬ−１７ａのｍＲＮＡ。 図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、Ｔ細胞に対するナノワイヤ活性化、１０時間におけるノックダウン、ならびにＮＷベースノックダウンおよび得られた表現型の一致性を示す一連のグラフである。図１１Ａは、いかにナノワイヤがＴ細胞を活性化させず、生理学的刺激を干渉しないかを示す。極性化サイトカインを用いず（「サイトカインなし」）またはＴｈ１７極性化サイトカインの存在下で（「ＴＧＦ−β１＋ＩＬ６」）ペトリ皿中で（左）またはケイ素ナノワイヤ上で（右）増殖させたＴ細胞中の、ｑＰＣＲ（Ｙ軸、平均および平均の標準誤差）により活性化の４８時間後に計測されたキー遺伝子についてのｍＲＮＡのレベル（平均±標準誤差、ｎ＝３）を示す。図１１Ｂは、ナノワイヤ上で送達されたｓｉＲＮＡによる効率的なノックダウンを示す。極性化サイトカインの導入の１０時間後におけるノックダウン後に残留するｍＲＮＡの％（ｑＰＣＲによる、Ｙ軸：平均±非標的化ｓｉＲＮＡ対照に対する標準誤差、ｎ＝１２、左の黒色バー）を示す。表示される遺伝子は、転写プロファイリングに選択された３９個の遺伝子の上位セットである。図１１ｃ。ＮＷベースノックダウンおよび得られた表現型の一致性。刺激の４８時間後における９つの遺伝子のＮＷベースノックダウン（少なくとも２つの異なる培養物から）の３つの異なる実験についての平均標的転写低減および表現型変化（ＩＬ−１７ｆおよびＩＬ−１７ａ発現により計測）を示す。右青色バー：ノックダウンレベル（ｓｉＲＮＡ対照に対する残留％）；暗灰色および淡緑色バー：ぞれぞれ、ｓｉＲＮＡ対照に対するＩＬ−１７ｆおよびＩＬ−１７ａのｍＲＮＡ。 図１２Ａおよび１２Ｂは、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ９６×９６遺伝子発現チップを使用するそれぞれのナノワイヤ送達ノックダウンについてのＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ発現プロファイルの交差検証を示す一連のグラフである。図１２Ａは、同一摂動下で同一遺伝子についてＦｌｕｉｄｉｇｍ（Ｙ軸）およびＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ（Ｘ軸）により計測された発現レベルの比較を示す。発現値を、実施例１に記載のとおり対照遺伝子に対して正規化した。図１２Ｂは、いかにＦｌｕｉｄｉｇｍデータの分析が標的化因子の正および負のＴｈ１７調節因子の２つのモジュールへの分類を概括するかを示す。少なくとも１つの因子ノックダウン（列）に対して有意に応答した８５個の遺伝子シグネチャー（行）のうちの８２個の遺伝子の転写の変化を示す。 図１２Ａおよび１２Ｂは、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ９６×９６遺伝子発現チップを使用するそれぞれのナノワイヤ送達ノックダウンについてのＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ発現プロファイルの交差検証を示す一連のグラフである。図１２Ａは、同一摂動下で同一遺伝子についてＦｌｕｉｄｉｇｍ（Ｙ軸）およびＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ（Ｘ軸）により計測された発現レベルの比較を示す。発現値を、実施例１に記載のとおり対照遺伝子に対して正規化した。図１２Ｂは、いかにＦｌｕｉｄｉｇｍデータの分析が標的化因子の正および負のＴｈ１７調節因子の２つのモジュールへの分類を概括するかを示す。少なくとも１つの因子ノックダウン（列）に対して有意に応答した８５個の遺伝子シグネチャー（行）のうちの８２個の遺伝子の転写の変化を示す。 刺激の１０時間から４８時間後の間のＴｈ１７「機能」ネットワークの再配線を示すグラフである。１０時間および４８時間においてプロファイリングされたそれぞれの調節因子について、２つの時点において同一の活性化／抑制論理で現れる（持続性）；１つの時点においてのみ現れる（一過性）；または両方のネットワーク中に異なる活性化／抑制論理で現れる（反転性）「エッジ」（すなわち、遺伝子Ａは、遺伝子Ｂの摂動により影響される）の割合を算出した。持続的エッジにおいて、摂動効果（変化倍率）は、時点の少なくとも１つにおいて有意であり（実施例１の方法の部参照）、他の時点において一致しなければならない（活性化／抑制に関して）（１．２５倍のより許容性のカットオフを使用）。 「有色」ネットワークモチーフを示す説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。「有色」ネットワークモチーフ分析を使用し、同一のトポロジーならびに同一のノードおよびエッジ色を有する反復サブネットワークを見出した。４つの有意にエンリッチされたモチーフを示す（ｐ＜０．０５）。赤色ノード：正の調節因子；青色；負の調節因子；ＡからＢの赤色エッジ：ＡのノックダウンがＢを下方調節する；青色エッジ：ＡのノックダウンがＢを上方調節する。モチーフは、ＦＡＮＭＯＤソフトウェア（Ｗｅｒｎｉｃｋｅ，Ｓ．＆ Ｒａｓｃｈｅ，Ｆ．ＦＡＮＭＯＤ：ａ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｆａｓｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｔｉｆ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２２，１１５２−１１５３，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｌ０３８（２００６））を使用して見出した。 図１５Ａ、１５Ｂ、および１５Ｃは、ナノワイヤ送達ノックダウンのＲＮＡ−ｓｅｑ分析を示す一連のグラフである。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図１５Ａは、ノックダウンプロファイルの相関マトリックスを示す。ノックダウンにより摂動された調節因子のＲＮＡ−Ｓｅｑプロファイル（ＮＴ ｓｉＲＮＡ対照に対する変化倍率）間のスピアマン順位相関係数を示す。試料のいずれにおいても有意に示差的に発現されなかった遺伝子をプロファイルから除外した。図１５Ｂは、異なるＣＤ４＋Ｔ細胞系統の公知のマーカー遺伝子に対するノックダウン効果を示す。１２個の調節因子（列）のそれぞれのノックダウン後の異なるＴ細胞系統（右に表記）の基準遺伝子（行）についての発現レベルを示す。赤色／青色：非標的化対照と比較したノックダウンにおける遺伝子発現の増加／減少（実施例１の方法の部参照）。少なくとも１つのノックダウン条件において有意に示差的に発現される遺伝子のみを示す。実験を階層的にクラスタリングし、正のＴｈ１７調節因子（左）および負のＴｈ１７調節因子（右）についての区別されるクラスタを形成する。図１５Ｃは、Ｈｉｌｌ ｅｔ ａｌ．，Ｆｏｘｐ３ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ−ｆａｃｔｏｒ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ２７，７８６−８００，ｄｏｉ：Ｓ１０７４−７６１３（０７）００４９２−Ｘ［ｐｉｉ］１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２００７．０９．０１０（２００７）により定義されるＴ制御性細胞シグネチャーの２つのサブクラスタに対するノックダウン効果を示す。それぞれのクラスタ（Ｈｉｌｌ ｅｔ ａｌにおいてクラスタ１および５としてアノテートされる）は、慣用のＴ細胞と比較してＴｒｅｇ細胞中で過剰発現される遺伝子を含む。しかしながら、クラスタ１中の遺伝子は、Ｆｏｘｐ３により相関性であり、Ｆｏｘｐ３形質導入に対して応答性である。逆に、クラスタ１中の遺伝子は、Ｔｒｅｇ細胞中でＴＣＲおよびＩＬ−２に対してより直接応答性であり、Ｆｏｘｐ３に対して低応答性である。正のＴｈ１７調節因子のノックダウンは、「Ｆｏｘｐ３」クラスタ１中の遺伝子の発現を強力に誘導する。ノックダウンプロファイルを階層的にクラスタリングし、正のＴｈ１７調節因子（左）および負のＴｈ１７調節因子（右）についての区別されるクラスタを形成する。赤色／青色：非標的化対照と比較したノックダウンにおける遺伝子発現の増加／減少（実施例１の方法の部参照）。少なくとも１つのノックダウン条件において有意に示差的に発現される遺伝子のみを示す。 図１５Ａ、１５Ｂ、および１５Ｃは、ナノワイヤ送達ノックダウンのＲＮＡ−ｓｅｑ分析を示す一連のグラフである。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図１５Ａは、ノックダウンプロファイルの相関マトリックスを示す。ノックダウンにより摂動された調節因子のＲＮＡ−Ｓｅｑプロファイル（ＮＴ ｓｉＲＮＡ対照に対する変化倍率）間のスピアマン順位相関係数を示す。試料のいずれにおいても有意に示差的に発現されなかった遺伝子をプロファイルから除外した。図１５Ｂは、異なるＣＤ４＋Ｔ細胞系統の公知のマーカー遺伝子に対するノックダウン効果を示す。１２個の調節因子（列）のそれぞれのノックダウン後の異なるＴ細胞系統（右に表記）の基準遺伝子（行）についての発現レベルを示す。赤色／青色：非標的化対照と比較したノックダウンにおける遺伝子発現の増加／減少（実施例１の方法の部参照）。少なくとも１つのノックダウン条件において有意に示差的に発現される遺伝子のみを示す。実験を階層的にクラスタリングし、正のＴｈ１７調節因子（左）および負のＴｈ１７調節因子（右）についての区別されるクラスタを形成する。図１５Ｃは、Ｈｉｌｌ ｅｔ ａｌ．，Ｆｏｘｐ３ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ−ｆａｃｔｏｒ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ２７，７８６−８００，ｄｏｉ：Ｓ１０７４−７６１３（０７）００４９２−Ｘ［ｐｉｉ］１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２００７．０９．０１０（２００７）により定義されるＴ制御性細胞シグネチャーの２つのサブクラスタに対するノックダウン効果を示す。それぞれのクラスタ（Ｈｉｌｌ ｅｔ ａｌにおいてクラスタ１および５としてアノテートされる）は、慣用のＴ細胞と比較してＴｒｅｇ細胞中で過剰発現される遺伝子を含む。しかしながら、クラスタ１中の遺伝子は、Ｆｏｘｐ３により相関性であり、Ｆｏｘｐ３形質導入に対して応答性である。逆に、クラスタ１中の遺伝子は、Ｔｒｅｇ細胞中でＴＣＲおよびＩＬ−２に対してより直接応答性であり、Ｆｏｘｐ３に対して低応答性である。正のＴｈ１７調節因子のノックダウンは、「Ｆｏｘｐ３」クラスタ１中の遺伝子の発現を強力に誘導する。ノックダウンプロファイルを階層的にクラスタリングし、正のＴｈ１７調節因子（左）および負のＴｈ１７調節因子（右）についての区別されるクラスタを形成する。赤色／青色：非標的化対照と比較したノックダウンにおける遺伝子発現の増加／減少（実施例１の方法の部参照）。少なくとも１つのノックダウン条件において有意に示差的に発現される遺伝子のみを示す。 図１５Ａ、１５Ｂ、および１５Ｃは、ナノワイヤ送達ノックダウンのＲＮＡ−ｓｅｑ分析を示す一連のグラフである。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。図１５Ａは、ノックダウンプロファイルの相関マトリックスを示す。ノックダウンにより摂動された調節因子のＲＮＡ−Ｓｅｑプロファイル（ＮＴ ｓｉＲＮＡ対照に対する変化倍率）間のスピアマン順位相関係数を示す。試料のいずれにおいても有意に示差的に発現されなかった遺伝子をプロファイルから除外した。図１５Ｂは、異なるＣＤ４＋Ｔ細胞系統の公知のマーカー遺伝子に対するノックダウン効果を示す。１２個の調節因子（列）のそれぞれのノックダウン後の異なるＴ細胞系統（右に表記）の基準遺伝子（行）についての発現レベルを示す。赤色／青色：非標的化対照と比較したノックダウンにおける遺伝子発現の増加／減少（実施例１の方法の部参照）。少なくとも１つのノックダウン条件において有意に示差的に発現される遺伝子のみを示す。実験を階層的にクラスタリングし、正のＴｈ１７調節因子（左）および負のＴｈ１７調節因子（右）についての区別されるクラスタを形成する。図１５Ｃは、Ｈｉｌｌ ｅｔ ａｌ．，Ｆｏｘｐ３ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ−ｆａｃｔｏｒ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ２７，７８６−８００，ｄｏｉ：Ｓ１０７４−７６１３（０７）００４９２−Ｘ［ｐｉｉ］１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２００７．０９．０１０（２００７）により定義されるＴ制御性細胞シグネチャーの２つのサブクラスタに対するノックダウン効果を示す。それぞれのクラスタ（Ｈｉｌｌ ｅｔ ａｌにおいてクラスタ１および５としてアノテートされる）は、慣用のＴ細胞と比較してＴｒｅｇ細胞中で過剰発現される遺伝子を含む。しかしながら、クラスタ１中の遺伝子は、Ｆｏｘｐ３により相関性であり、Ｆｏｘｐ３形質導入に対して応答性である。逆に、クラスタ１中の遺伝子は、Ｔｒｅｇ細胞中でＴＣＲおよびＩＬ−２に対してより直接応答性であり、Ｆｏｘｐ３に対して低応答性である。正のＴｈ１７調節因子のノックダウンは、「Ｆｏｘｐ３」クラスタ１中の遺伝子の発現を強力に誘導する。ノックダウンプロファイルを階層的にクラスタリングし、正のＴｈ１７調節因子（左）および負のＴｈ１７調節因子（右）についての区別されるクラスタを形成する。赤色／青色：非標的化対照と比較したノックダウンにおける遺伝子発現の増加／減少（実施例１の方法の部参照）。少なくとも１つのノックダウン条件において有意に示差的に発現される遺伝子のみを示す。 図１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃ、および１６Ｄは、フローサイトメトリーおよび酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）を使用する、インビトロ分化の７２時間におけるノックアウト細胞中のサイトカイン産生の定量を示す一連のグラフである。示される全てのフローサイトメトリー図は、Ｏｃｔ１を除き、少なくとも３つの繰り返しを代表し、全てのＥＬＩＳＡデータは、少なくとも３つのレプリケートを有する。Ｏｃｔ１については、制限量の細胞のみが再構築マウスから利用可能であり、フローサイトメトリーおよびＥＬＩＳＡのためにＯｃｔ１欠損マウスの２つの繰り返しのみを考慮した。（図１６Ａ、左）Ｔｈ０対照下で活性化されたＭｉｎａ−／−Ｔ細胞は、図５ａに示されるグラフについての対照である。（図１６Ａ、右）Ｍｉｎａ−／−Ｔ細胞が対照と比較して多くのＴＮＦを産生することを示すサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＭｉｎａ−／−およびＷＴ細胞によるＴＮＦ分泌。図１５Ｂは、フローサイトメトリーにより計測されたＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＰｏｕ２ａｆ１−／−およびＷＴ細胞の細胞内サイトカイン染色を示す。（図１５Ｃ、左）Ｆｏｘｐ３およびＩｌ−１７発現についてのＦａｓ−／−およびＷＴ細胞のフローサイトメトリー分析。（図１５Ｃ、右）サイトカインビーズアッセイＥＬＩＳＡにより計測されたＦａｓ−／−およびＷＴ細胞によるＩＬ−２およびＴｎｆ分泌。（図１５Ｄ、左）Ｏｃｔ１欠損マウスについてのＴｈ０条件におけるＩＦＮ−γ陽性細胞の増加を示す、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞に対するフローサイトメトリー。（図１５Ｄ、右）サイトカインＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞によるＩｌ−１７ａ、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−２およびＴＮＦ産生。ＥＬＩＳＡ図における統計的有意性を、＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１、および＊＊＊ｐ＜０．００１により示す。 図１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃ、および１６Ｄは、フローサイトメトリーおよび酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）を使用する、インビトロ分化の７２時間におけるノックアウト細胞中のサイトカイン産生の定量を示す一連のグラフである。示される全てのフローサイトメトリー図は、Ｏｃｔ１を除き、少なくとも３つの繰り返しを代表し、全てのＥＬＩＳＡデータは、少なくとも３つのレプリケートを有する。Ｏｃｔ１については、制限量の細胞のみが再構築マウスから利用可能であり、フローサイトメトリーおよびＥＬＩＳＡのためにＯｃｔ１欠損マウスの２つの繰り返しのみを考慮した。（図１６Ａ、左）Ｔｈ０対照下で活性化されたＭｉｎａ−／−Ｔ細胞は、図５ａに示されるグラフについての対照である。（図１６Ａ、右）Ｍｉｎａ−／−Ｔ細胞が対照と比較して多くのＴＮＦを産生することを示すサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＭｉｎａ−／−およびＷＴ細胞によるＴＮＦ分泌。図１５Ｂは、フローサイトメトリーにより計測されたＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＰｏｕ２ａｆ１−／−およびＷＴ細胞の細胞内サイトカイン染色を示す。（図１５Ｃ、左）Ｆｏｘｐ３およびＩｌ−１７発現についてのＦａｓ−／−およびＷＴ細胞のフローサイトメトリー分析。（図１５Ｃ、右）サイトカインビーズアッセイＥＬＩＳＡにより計測されたＦａｓ−／−およびＷＴ細胞によるＩＬ−２およびＴｎｆ分泌。（図１５Ｄ、左）Ｏｃｔ１欠損マウスについてのＴｈ０条件におけるＩＦＮ−γ陽性細胞の増加を示す、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞に対するフローサイトメトリー。（図１５Ｄ、右）サイトカインＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞によるＩｌ−１７ａ、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−２およびＴＮＦ産生。ＥＬＩＳＡ図における統計的有意性を、＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１、および＊＊＊ｐ＜０．００１により示す。 図１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃ、および１６Ｄは、フローサイトメトリーおよび酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）を使用する、インビトロ分化の７２時間におけるノックアウト細胞中のサイトカイン産生の定量を示す一連のグラフである。示される全てのフローサイトメトリー図は、Ｏｃｔ１を除き、少なくとも３つの繰り返しを代表し、全てのＥＬＩＳＡデータは、少なくとも３つのレプリケートを有する。Ｏｃｔ１については、制限量の細胞のみが再構築マウスから利用可能であり、フローサイトメトリーおよびＥＬＩＳＡのためにＯｃｔ１欠損マウスの２つの繰り返しのみを考慮した。（図１６Ａ、左）Ｔｈ０対照下で活性化されたＭｉｎａ−／−Ｔ細胞は、図５ａに示されるグラフについての対照である。（図１６Ａ、右）Ｍｉｎａ−／−Ｔ細胞が対照と比較して多くのＴＮＦを産生することを示すサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＭｉｎａ−／−およびＷＴ細胞によるＴＮＦ分泌。図１５Ｂは、フローサイトメトリーにより計測されたＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＰｏｕ２ａｆ１−／−およびＷＴ細胞の細胞内サイトカイン染色を示す。（図１５Ｃ、左）Ｆｏｘｐ３およびＩｌ−１７発現についてのＦａｓ−／−およびＷＴ細胞のフローサイトメトリー分析。（図１５Ｃ、右）サイトカインビーズアッセイＥＬＩＳＡにより計測されたＦａｓ−／−およびＷＴ細胞によるＩＬ−２およびＴｎｆ分泌。（図１５Ｄ、左）Ｏｃｔ１欠損マウスについてのＴｈ０条件におけるＩＦＮ−γ陽性細胞の増加を示す、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞に対するフローサイトメトリー。（図１５Ｄ、右）サイトカインＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞によるＩｌ−１７ａ、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−２およびＴＮＦ産生。ＥＬＩＳＡ図における統計的有意性を、＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１、および＊＊＊ｐ＜０．００１により示す。 図１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃ、および１６Ｄは、フローサイトメトリーおよび酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）を使用する、インビトロ分化の７２時間におけるノックアウト細胞中のサイトカイン産生の定量を示す一連のグラフである。示される全てのフローサイトメトリー図は、Ｏｃｔ１を除き、少なくとも３つの繰り返しを代表し、全てのＥＬＩＳＡデータは、少なくとも３つのレプリケートを有する。Ｏｃｔ１については、制限量の細胞のみが再構築マウスから利用可能であり、フローサイトメトリーおよびＥＬＩＳＡのためにＯｃｔ１欠損マウスの２つの繰り返しのみを考慮した。（図１６Ａ、左）Ｔｈ０対照下で活性化されたＭｉｎａ−／−Ｔ細胞は、図５ａに示されるグラフについての対照である。（図１６Ａ、右）Ｍｉｎａ−／−Ｔ細胞が対照と比較して多くのＴＮＦを産生することを示すサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＭｉｎａ−／−およびＷＴ細胞によるＴＮＦ分泌。図１５Ｂは、フローサイトメトリーにより計測されたＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＰｏｕ２ａｆ１−／−およびＷＴ細胞の細胞内サイトカイン染色を示す。（図１５Ｃ、左）Ｆｏｘｐ３およびＩｌ−１７発現についてのＦａｓ−／−およびＷＴ細胞のフローサイトメトリー分析。（図１５Ｃ、右）サイトカインビーズアッセイＥＬＩＳＡにより計測されたＦａｓ−／−およびＷＴ細胞によるＩＬ−２およびＴｎｆ分泌。（図１５Ｄ、左）Ｏｃｔ１欠損マウスについてのＴｈ０条件におけるＩＦＮ−γ陽性細胞の増加を示す、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７ａについてのＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞に対するフローサイトメトリー。（図１５Ｄ、右）サイトカインＥＬＩＳＡおよびサイトメトリックビーズアッセイにより計測されたＯｃｔ１−／−およびＷＴ細胞によるＩｌ−１７ａ、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−２およびＴＮＦ産生。ＥＬＩＳＡ図における統計的有意性を、＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１、および＊＊＊ｐ＜０．００１により示す。 図１７Ａおよび１７Ｂは、Ｚｅｂ１、Ｓｍａｒｃａ４、およびＳｐ４がＴｈ１７分化プログラムに影響するキー新規調節因子であることを示す一連の説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。異なるピボット調節因子（四角形ノード）：（図１７Ａ）Ｚｅｂ１およびＳｍａｒｃａ４、ならびに（図１７Ｂ）Ｓｐ４に集中した調節ネットワークモデルを示す。それぞれのネットワークにおいて、摂動（赤色および青色点線エッジ）、ＴＦ結合（黒色実線エッジ）、またはその両方（赤色および青色実線エッジ）に基づきピボットノードに接続された標的および調節因子（円形ノード）を示す。ピボットノードの摂動により影響された遺伝子を着色する（赤色：標的はピボットノードのノックダウンにより上方調節される；青色：標的は下方調節される）。 図１７Ａおよび１７Ｂは、Ｚｅｂ１、Ｓｍａｒｃａ４、およびＳｐ４がＴｈ１７分化プログラムに影響するキー新規調節因子であることを示す一連の説明である。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。異なるピボット調節因子（四角形ノード）：（図１７Ａ）Ｚｅｂ１およびＳｍａｒｃａ４、ならびに（図１７Ｂ）Ｓｐ４に集中した調節ネットワークモデルを示す。それぞれのネットワークにおいて、摂動（赤色および青色点線エッジ）、ＴＦ結合（黒色実線エッジ）、またはその両方（赤色および青色実線エッジ）に基づきピボットノードに接続された標的および調節因子（円形ノード）を示す。ピボットノードの摂動により影響された遺伝子を着色する（赤色：標的はピボットノードのノックダウンにより上方調節される；青色：標的は下方調節される）。 Ｃｉｏｆａｎｉ ｅｔ ａｌ（Ｃｅｌｌ，２０１２）からのＣｈＩＰ−ｓｅｑおよびＲＮＡ−ｓｅｑデータとの重複を示すグラフである。エンリッチメント倍率を、ＣｈＩＰ−ｓｅｑおよびＲＮＡ−ｓｅｑを使用してＣｉｏｆａｎｉ ｅｔ ａｌにより試験され、３つのネットワークモデル（初期、中期（「中期」として示す）、および後期）における調節因子として予測される４つのＴＦについて示す。結果を、Ｃｉｏｆａｎｉ ｅｔ ａｌ．のＣｈＩＰ−ｓｅｑベースネットワーク（青色）と、およびそれらの組合せＣｈＩＰ−ｓｅｑ／ＲＮＡ−ｓｅｑネットワーク（著者らにより記載の１．５のスコアカットオフを考慮；赤色）と比較する。全てのケースにおいて、重複（ＣｈＩＰ−ｓｅｑのみとの、または組合せＣｈＩＰ−ｓｅｑ／ＲＮＡ−ｓｅｑネットワークとの）のｐ値は、１０−１０（フィッシャーの正確検定を使用）未満であるが、エンリッチメント倍率は、因子により結合され、そのノックアウトにより影響される遺伝子において特に高く、それは最も機能的なエッジである。 図１９Ａ、１９Ｂ、１９Ｃ、および１９Ｄは、ＰＲＯＣＲが、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６により誘導されたＴｈ１７細胞中で特異的に誘導されることを示す一連のグラフである。図１９Ａは、いかにＰＲＯＣＲ発現レベルを１８個の異なる時点におけるＴｈ０およびＴｈ１７条件下のマイクロアレイ分析により評価したかを示す。図１９Ｂは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡの動的発現を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞における定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｃは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおける定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｄは、いかにＰＲＯＣＲタンパク質発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおけるフローサイトメトリーにより試験したかを示す。 図１９Ａ、１９Ｂ、１９Ｃ、および１９Ｄは、ＰＲＯＣＲが、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６により誘導されたＴｈ１７細胞中で特異的に誘導されることを示す一連のグラフである。図１９Ａは、いかにＰＲＯＣＲ発現レベルを１８個の異なる時点におけるＴｈ０およびＴｈ１７条件下のマイクロアレイ分析により評価したかを示す。図１９Ｂは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡの動的発現を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞における定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｃは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおける定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｄは、いかにＰＲＯＣＲタンパク質発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおけるフローサイトメトリーにより試験したかを示す。 図１９Ａ、１９Ｂ、１９Ｃ、および１９Ｄは、ＰＲＯＣＲが、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６により誘導されたＴｈ１７細胞中で特異的に誘導されることを示す一連のグラフである。図１９Ａは、いかにＰＲＯＣＲ発現レベルを１８個の異なる時点におけるＴｈ０およびＴｈ１７条件下のマイクロアレイ分析により評価したかを示す。図１９Ｂは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡの動的発現を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞における定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｃは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおける定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｄは、いかにＰＲＯＣＲタンパク質発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおけるフローサイトメトリーにより試験したかを示す。 図１９Ａ、１９Ｂ、１９Ｃ、および１９Ｄは、ＰＲＯＣＲが、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６により誘導されたＴｈ１７細胞中で特異的に誘導されることを示す一連のグラフである。図１９Ａは、いかにＰＲＯＣＲ発現レベルを１８個の異なる時点におけるＴｈ０およびＴｈ１７条件下のマイクロアレイ分析により評価したかを示す。図１９Ｂは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡの動的発現を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞における定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｃは、いかにＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおける定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測したかを示す。図１９Ｄは、いかにＰＲＯＣＲタンパク質発現を、それぞれのサイトカインによる刺激の７２時間後の異なるＴ細胞サブセットにおけるフローサイトメトリーにより試験したかを示す。 図２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、および２０Ｄは、ＰＲＯＣＲ刺激および発現が、Ｔｈ１７細胞からのサイトカイン産生に不可欠でないことを示す一連のグラフである。図２０Ａは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲリガンドである活性化プロテインＣ（ａＰＣ、３００ｎＭ）の存在下の抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させたかを示す。３日目、細胞をＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析した。図２０Ｂは、活性化プロテインＣ（ａＰＣおよび対照、それぞれ）を用いてまたは用いずに分化させたＴｈ１７細胞（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）からのＩＬ−１７産生を、３および５日目にＥＬＩＳＡにより評価したことを示す。図２０Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞をＴｈ１７条件（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）下で極性化し、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＧＦＰ＋細胞中のＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。図２０Ｄは、いかにＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞が、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で極性化されたかを示す。ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。 図２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、および２０Ｄは、ＰＲＯＣＲ刺激および発現が、Ｔｈ１７細胞からのサイトカイン産生に不可欠でないことを示す一連のグラフである。図２０Ａは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲリガンドである活性化プロテインＣ（ａＰＣ、３００ｎＭ）の存在下の抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させたかを示す。３日目、細胞をＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析した。図２０Ｂは、活性化プロテインＣ（ａＰＣおよび対照、それぞれ）を用いてまたは用いずに分化させたＴｈ１７細胞（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）からのＩＬ−１７産生を、３および５日目にＥＬＩＳＡにより評価したことを示す。図２０Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞をＴｈ１７条件（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）下で極性化し、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＧＦＰ＋細胞中のＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。図２０Ｄは、いかにＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞が、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で極性化されたかを示す。ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。 図２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、および２０Ｄは、ＰＲＯＣＲ刺激および発現が、Ｔｈ１７細胞からのサイトカイン産生に不可欠でないことを示す一連のグラフである。図２０Ａは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲリガンドである活性化プロテインＣ（ａＰＣ、３００ｎＭ）の存在下の抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させたかを示す。３日目、細胞をＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析した。図２０Ｂは、活性化プロテインＣ（ａＰＣおよび対照、それぞれ）を用いてまたは用いずに分化させたＴｈ１７細胞（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）からのＩＬ−１７産生を、３および５日目にＥＬＩＳＡにより評価したことを示す。図２０Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞をＴｈ１７条件（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）下で極性化し、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＧＦＰ＋細胞中のＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。図２０Ｄは、いかにＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞が、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で極性化されたかを示す。ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。 図２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、および２０Ｄは、ＰＲＯＣＲ刺激および発現が、Ｔｈ１７細胞からのサイトカイン産生に不可欠でないことを示す一連のグラフである。図２０Ａは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲリガンドである活性化プロテインＣ（ａＰＣ、３００ｎＭ）の存在下の抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させたかを示す。３日目、細胞をＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析した。図２０Ｂは、活性化プロテインＣ（ａＰＣおよび対照、それぞれ）を用いてまたは用いずに分化させたＴｈ１７細胞（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）からのＩＬ−１７産生を、３および５日目にＥＬＩＳＡにより評価したことを示す。図２０Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞をＴｈ１７条件（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）下で極性化し、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＧＦＰ＋細胞中のＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。図２０Ｄは、いかにＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞が、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で極性化されたかを示す。ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７の細胞内発現を、フローサイトメトリーにより評価した。 図２１Ａおよび２１Ｂは、ＰＲＯＣＲ発現が、Ｔｈ１７細胞上の共刺激分子の発現のわずかな変化を誘導するにすぎないことを示す一連のグラフである。図２１Ａは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞をＴｈ１７条件（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）下で極性化し、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＧＦＰ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入し、ＩＣＯＳ、ＣＴＬＡ−４、ＰＤ−１、ＰｄｐおよびＴｉｍ−３の発現をフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図２１Ｂは、いかにナイーブ野生型（ＷＴ）またはＥＰＣＲδ／δＣＤ４＋Ｔ細胞が、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化したかを示す。ＩＣＯＳ、ＣＴＬＡ−４、ＰＤ−１、ＰｄｐおよびＴｉｍ−３の発現を、フローサイトメトリーにより評価した。 図２１Ａおよび２１Ｂは、ＰＲＯＣＲ発現が、Ｔｈ１７細胞上の共刺激分子の発現のわずかな変化を誘導するにすぎないことを示す一連のグラフである。図２１Ａは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞をＴｈ１７条件（ＴＧＦ−β＋ＩＬ−６）下で極性化し、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＧＦＰ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入し、ＩＣＯＳ、ＣＴＬＡ−４、ＰＤ−１、ＰｄｐおよびＴｉｍ−３の発現をフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図２１Ｂは、いかにナイーブ野生型（ＷＴ）またはＥＰＣＲδ／δＣＤ４＋Ｔ細胞が、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化したかを示す。ＩＣＯＳ、ＣＴＬＡ−４、ＰＤ−１、ＰｄｐおよびＴｉｍ−３の発現を、フローサイトメトリーにより評価した。 図２２Ａ、２２Ｂ、および２２Ｃは、ＰＲＯＣＲが非病原性Ｔｈ１７細胞中で発現されることを示す一連のグラフである。図２２Ａは、ＴＧＦ−β３＋ＩＬ−６（病原性）またはＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６（非病原性）により分化させたＴｈ１７細胞についての遺伝子およびそれらの２つのサブセットにおけるそれらの発現レベルの比較を示す。図２２Ｂおよび２２Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６、ＴＧＦ−β３およびＩＬ−６またはＩＬ−１βおよびＩＬ−６により分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を（図２２Ｂ）定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により評価し（図２２Ｃ）、タンパク質発現をフローサイトメトリーにより測定したかを示す。 図２２Ａ、２２Ｂ、および２２Ｃは、ＰＲＯＣＲが非病原性Ｔｈ１７細胞中で発現されることを示す一連のグラフである。図２２Ａは、ＴＧＦ−β３＋ＩＬ−６（病原性）またはＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６（非病原性）により分化させたＴｈ１７細胞についての遺伝子およびそれらの２つのサブセットにおけるそれらの発現レベルの比較を示す。図２２Ｂおよび２２Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６、ＴＧＦ−β３およびＩＬ−６またはＩＬ−１βおよびＩＬ−６により分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を（図２２Ｂ）定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により評価し（図２２Ｃ）、タンパク質発現をフローサイトメトリーにより測定したかを示す。 図２２Ａ、２２Ｂ、および２２Ｃは、ＰＲＯＣＲが非病原性Ｔｈ１７細胞中で発現されることを示す一連のグラフである。図２２Ａは、ＴＧＦ−β３＋ＩＬ−６（病原性）またはＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６（非病原性）により分化させたＴｈ１７細胞についての遺伝子およびそれらの２つのサブセットにおけるそれらの発現レベルの比較を示す。図２２Ｂおよび２２Ｃは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６、ＴＧＦ−β３およびＩＬ−６またはＩＬ−１βおよびＩＬ−６により分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を（図２２Ｂ）定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により評価し（図２２Ｃ）、タンパク質発現をフローサイトメトリーにより測定したかを示す。 図２３Ａ、２３Ｂ、および２３Ｃは、ＰＲＯＣＲ刺激または発現が、Ｔｈ１７細胞中の一部の病原性シグネチャー遺伝子を損なうことを示す一連のグラフである。図２３Ａは、インビトロで３日間、活性化プロテインＣ（ａＰＣ）の存在下でＴＧＦβ１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。図２３Ｂは、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入され、Ｔｈ１７条件下で極性化されたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。図２３Ｃは、インビトロで３日間、ＴＧＦβ１およびＩＬ−６により分化させたＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのＴｈ１７細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。 図２３Ａ、２３Ｂ、および２３Ｃは、ＰＲＯＣＲ刺激または発現が、Ｔｈ１７細胞中の一部の病原性シグネチャー遺伝子を損なうことを示す一連のグラフである。図２３Ａは、インビトロで３日間、活性化プロテインＣ（ａＰＣ）の存在下でＴＧＦβ１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。図２３Ｂは、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入され、Ｔｈ１７条件下で極性化されたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。図２３Ｃは、インビトロで３日間、ＴＧＦβ１およびＩＬ−６により分化させたＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのＴｈ１７細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。 図２３Ａ、２３Ｂ、および２３Ｃは、ＰＲＯＣＲ刺激または発現が、Ｔｈ１７細胞中の一部の病原性シグネチャー遺伝子を損なうことを示す一連のグラフである。図２３Ａは、インビトロで３日間、活性化プロテインＣ（ａＰＣ）の存在下でＴＧＦβ１およびＩＬ−６により分化させたＴｈ１７細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。図２３Ｂは、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ ＲＶ）のいずれかにより形質導入され、Ｔｈ１７条件下で極性化されたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。図２３Ｃは、インビトロで３日間、ＴＧＦβ１およびＩＬ−６により分化させたＥＰＣＲδ／δマウスおよび対照マウスからのＴｈ１７細胞中のいくつかの病原性シグネチャー遺伝子のｍＲＮＡ発現の定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を示す。 図２４Ａ、２４Ｂ、２４Ｃ、および２４Ｄは、Ｒｏｒγｔが、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により極性化されるＴｈ１７条件下でＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２４Ａは、ＲｏｒγｔのＣｈＩＰ−Ｓｅｑを示す。ＰＲＯＣＲゲノム領域を示す。図２４Ｂは、いかにＴｈ１７細胞中のＰｒｏｃｒプロモーターへのＲｏｒγｔの結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）により評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞からの消化クロマチンおよび抗Ｒｏｒγｔ抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２４Ｃは、いかにＲｏｒγｔ−／−マウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下ならびにＴｈ０条件下（サイトカインなし）で極性化させ、ＰＲＯＣＲ発現を３日目にフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図２４Ｄは、いかにＴｈ１７条件下で極性化させたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＲｏｒγｔ発現レトロウイルス（ＲｏｒγｔＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測し、ＰＲＯＣＲタンパク質発現をフローサイトメトリーにより評価した。 図２４Ａ、２４Ｂ、２４Ｃ、および２４Ｄは、Ｒｏｒγｔが、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により極性化されるＴｈ１７条件下でＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２４Ａは、ＲｏｒγｔのＣｈＩＰ−Ｓｅｑを示す。ＰＲＯＣＲゲノム領域を示す。図２４Ｂは、いかにＴｈ１７細胞中のＰｒｏｃｒプロモーターへのＲｏｒγｔの結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）により評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞からの消化クロマチンおよび抗Ｒｏｒγｔ抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２４Ｃは、いかにＲｏｒγｔ−／−マウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下ならびにＴｈ０条件下（サイトカインなし）で極性化させ、ＰＲＯＣＲ発現を３日目にフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図２４Ｄは、いかにＴｈ１７条件下で極性化させたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＲｏｒγｔ発現レトロウイルス（ＲｏｒγｔＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測し、ＰＲＯＣＲタンパク質発現をフローサイトメトリーにより評価した。 図２４Ａ、２４Ｂ、２４Ｃ、および２４Ｄは、Ｒｏｒγｔが、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により極性化されるＴｈ１７条件下でＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２４Ａは、ＲｏｒγｔのＣｈＩＰ−Ｓｅｑを示す。ＰＲＯＣＲゲノム領域を示す。図２４Ｂは、いかにＴｈ１７細胞中のＰｒｏｃｒプロモーターへのＲｏｒγｔの結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）により評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞からの消化クロマチンおよび抗Ｒｏｒγｔ抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２４Ｃは、いかにＲｏｒγｔ−／−マウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下ならびにＴｈ０条件下（サイトカインなし）で極性化させ、ＰＲＯＣＲ発現を３日目にフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図２４Ｄは、いかにＴｈ１７条件下で極性化させたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＲｏｒγｔ発現レトロウイルス（ＲｏｒγｔＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測し、ＰＲＯＣＲタンパク質発現をフローサイトメトリーにより評価した。 図２４Ａ、２４Ｂ、２４Ｃ、および２４Ｄは、Ｒｏｒγｔが、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により極性化されるＴｈ１７条件下でＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２４Ａは、ＲｏｒγｔのＣｈＩＰ−Ｓｅｑを示す。ＰＲＯＣＲゲノム領域を示す。図２４Ｂは、いかにＴｈ１７細胞中のＰｒｏｃｒプロモーターへのＲｏｒγｔの結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）により評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞からの消化クロマチンおよび抗Ｒｏｒγｔ抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２４Ｃは、いかにＲｏｒγｔ−／−マウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下ならびにＴｈ０条件下（サイトカインなし）で極性化させ、ＰＲＯＣＲ発現を３日目にフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図２４Ｄは、いかにＴｈ１７条件下で極性化させたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、３日間、ＧＦＰ対照レトロウイルス（対照ＲＶ）またはＲｏｒγｔ発現レトロウイルス（ＲｏｒγｔＲＶ）のいずれかにより形質導入したかを示す。ＰＲＯＣＲ ｍＲＮＡ発現を定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により計測し、ＰＲＯＣＲタンパク質発現をフローサイトメトリーにより評価した。 図２５Ａ、２５Ｂ、および２５Ｃは、ＩＲＦ４およびＳＴＡＴ３が、Ｐｒｏｃｒプロモーターに結合し、ＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２５Ａは、いかにＰｒｏｃｒプロモーターへのＩＲＦ４またはＳＴＡＴ３の結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）−ＰＣＲにより評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞から消化クロマチンおよび抗ＩＲＦ４または抗ＳＴＡＴ３抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２５Ｂは、いかにＣｄ４ＣｒｅＳＴＡＴ３ｆｌ／ｆｌマウス（ＳＴＡＴ３ＫＯ）および対照マウス（ＷＴ）からのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で、およびサイトカインなしのＴｈ０条件下で極性化させたかを示す。３日目、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図２５Ｃは、いかにＣｄ４ＣｒｅＩＲＦ４ｆｌ／ｆｌマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で、ならびにサイトカインなしのＴｈ０条件下で極性化させたかを示す。３日目、ＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより測定した。 図２５Ａ、２５Ｂ、および２５Ｃは、ＩＲＦ４およびＳＴＡＴ３が、Ｐｒｏｃｒプロモーターに結合し、ＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２５Ａは、いかにＰｒｏｃｒプロモーターへのＩＲＦ４またはＳＴＡＴ３の結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）−ＰＣＲにより評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞から消化クロマチンおよび抗ＩＲＦ４または抗ＳＴＡＴ３抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２５Ｂは、いかにＣｄ４ＣｒｅＳＴＡＴ３ｆｌ／ｆｌマウス（ＳＴＡＴ３ＫＯ）および対照マウス（ＷＴ）からのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で、およびサイトカインなしのＴｈ０条件下で極性化させたかを示す。３日目、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図２５Ｃは、いかにＣｄ４ＣｒｅＩＲＦ４ｆｌ／ｆｌマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で、ならびにサイトカインなしのＴｈ０条件下で極性化させたかを示す。３日目、ＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより測定した。 図２５Ａ、２５Ｂ、および２５Ｃは、ＩＲＦ４およびＳＴＡＴ３が、Ｐｒｏｃｒプロモーターに結合し、ＰＲＯＣＲ発現を誘導することを示す一連のグラフである。図２５Ａは、いかにＰｒｏｃｒプロモーターへのＩＲＦ４またはＳＴＡＴ３の結合を、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ）−ＰＣＲにより評価したかを示す。ＣｈＩＰは、Ｔｈ１７細胞から消化クロマチンおよび抗ＩＲＦ４または抗ＳＴＡＴ３抗体を使用して実施した。ＤＮＡを定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析により分析した。図２５Ｂは、いかにＣｄ４ＣｒｅＳＴＡＴ３ｆｌ／ｆｌマウス（ＳＴＡＴ３ＫＯ）および対照マウス（ＷＴ）からのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１とＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で、およびサイトカインなしのＴｈ０条件下で極性化させたかを示す。３日目、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図２５Ｃは、いかにＣｄ４ＣｒｅＩＲＦ４ｆｌ／ｆｌマウスおよび対照マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６によるＴｈ１７条件下で、ならびにサイトカインなしのＴｈ０条件下で極性化させたかを示す。３日目、ＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより測定した。 図２６Ａ、２６Ｂ、２６Ｃ、および２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ欠損がＥＡＥ重症度を悪化させることを示す一連のグラフおよび説明である。図２６Ａは、ＭＯＧ３５−５５による免疫化の２１日後にＥＡＥマウスから単離されたＩＬ−１７およびＰＲＯＣＲを発現するＣＤ４＋Ｔ細胞の頻度を示す。図２６Ｂは、いかにＥＡＥが、対照レトロウイルス（対照＿ＧＦＰ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ＿ＲＶ）により形質導入されたＭＯＧ３５−５５特異的２Ｄ２細胞の養子移植により誘導され、Ｔｈ１７細胞に分化されたかを示す。それぞれの群についての平均臨床スコアおよびまとめを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｃは、いかにＲａｇ１−／−マウスを、ＰＲＯＣＲ欠損（ＥＰＣＲδ／δ→Ｒａｇ１−／−）またはＷＴ Ｔ細胞（ＷＴ→Ｒａｇ１−／−）のいずれかにより再構築し、ＥＡＥを誘導するためにＭＯＧ３５−５５により免疫化したかを示す。それぞれの群の平均臨床スコアを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ調節の模式的表示を示す。Ｒｏｒγｔ、ＩＲＦ４、およびＳＴＡＴ３は、ＰＲＯＣＲ発現を誘導する。活性化プロテインＣによるＰＲＯＣＲライゲーションは、病原性シグネチャー遺伝子ＩＬ−３、ＣＸＣＬ３、ＣＣＬ４およびＰｄｐの下方調節を誘導し、ＥＡＥの病原性を低減させた。 図２６Ａ、２６Ｂ、２６Ｃ、および２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ欠損がＥＡＥ重症度を悪化させることを示す一連のグラフおよび説明である。図２６Ａは、ＭＯＧ３５−５５による免疫化の２１日後にＥＡＥマウスから単離されたＩＬ−１７およびＰＲＯＣＲを発現するＣＤ４＋Ｔ細胞の頻度を示す。図２６Ｂは、いかにＥＡＥが、対照レトロウイルス（対照＿ＧＦＰ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ＿ＲＶ）により形質導入されたＭＯＧ３５−５５特異的２Ｄ２細胞の養子移植により誘導され、Ｔｈ１７細胞に分化されたかを示す。それぞれの群についての平均臨床スコアおよびまとめを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｃは、いかにＲａｇ１−／−マウスを、ＰＲＯＣＲ欠損（ＥＰＣＲδ／δ→Ｒａｇ１−／−）またはＷＴ Ｔ細胞（ＷＴ→Ｒａｇ１−／−）のいずれかにより再構築し、ＥＡＥを誘導するためにＭＯＧ３５−５５により免疫化したかを示す。それぞれの群の平均臨床スコアを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ調節の模式的表示を示す。Ｒｏｒγｔ、ＩＲＦ４、およびＳＴＡＴ３は、ＰＲＯＣＲ発現を誘導する。活性化プロテインＣによるＰＲＯＣＲライゲーションは、病原性シグネチャー遺伝子ＩＬ−３、ＣＸＣＬ３、ＣＣＬ４およびＰｄｐの下方調節を誘導し、ＥＡＥの病原性を低減させた。 図２６Ａ、２６Ｂ、２６Ｃ、および２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ欠損がＥＡＥ重症度を悪化させることを示す一連のグラフおよび説明である。図２６Ａは、ＭＯＧ３５−５５による免疫化の２１日後にＥＡＥマウスから単離されたＩＬ−１７およびＰＲＯＣＲを発現するＣＤ４＋Ｔ細胞の頻度を示す。図２６Ｂは、いかにＥＡＥが、対照レトロウイルス（対照＿ＧＦＰ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ＿ＲＶ）により形質導入されたＭＯＧ３５−５５特異的２Ｄ２細胞の養子移植により誘導され、Ｔｈ１７細胞に分化されたかを示す。それぞれの群についての平均臨床スコアおよびまとめを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｃは、いかにＲａｇ１−／−マウスを、ＰＲＯＣＲ欠損（ＥＰＣＲδ／δ→Ｒａｇ１−／−）またはＷＴ Ｔ細胞（ＷＴ→Ｒａｇ１−／−）のいずれかにより再構築し、ＥＡＥを誘導するためにＭＯＧ３５−５５により免疫化したかを示す。それぞれの群の平均臨床スコアを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ調節の模式的表示を示す。Ｒｏｒγｔ、ＩＲＦ４、およびＳＴＡＴ３は、ＰＲＯＣＲ発現を誘導する。活性化プロテインＣによるＰＲＯＣＲライゲーションは、病原性シグネチャー遺伝子ＩＬ−３、ＣＸＣＬ３、ＣＣＬ４およびＰｄｐの下方調節を誘導し、ＥＡＥの病原性を低減させた。 図２６Ａ、２６Ｂ、２６Ｃ、および２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ欠損がＥＡＥ重症度を悪化させることを示す一連のグラフおよび説明である。図２６Ａは、ＭＯＧ３５−５５による免疫化の２１日後にＥＡＥマウスから単離されたＩＬ−１７およびＰＲＯＣＲを発現するＣＤ４＋Ｔ細胞の頻度を示す。図２６Ｂは、いかにＥＡＥが、対照レトロウイルス（対照＿ＧＦＰ）またはＰＲＯＣＲ発現レトロウイルス（ＰＲＯＣＲ＿ＲＶ）により形質導入されたＭＯＧ３５−５５特異的２Ｄ２細胞の養子移植により誘導され、Ｔｈ１７細胞に分化されたかを示す。それぞれの群についての平均臨床スコアおよびまとめを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｃは、いかにＲａｇ１−／−マウスを、ＰＲＯＣＲ欠損（ＥＰＣＲδ／δ→Ｒａｇ１−／−）またはＷＴ Ｔ細胞（ＷＴ→Ｒａｇ１−／−）のいずれかにより再構築し、ＥＡＥを誘導するためにＭＯＧ３５−５５により免疫化したかを示す。それぞれの群の平均臨床スコアを示す。結果は、２つの実験の一方の代表物である。図２６Ｄは、ＰＲＯＣＲ調節の模式的表示を示す。Ｒｏｒγｔ、ＩＲＦ４、およびＳＴＡＴ３は、ＰＲＯＣＲ発現を誘導する。活性化プロテインＣによるＰＲＯＣＲライゲーションは、病原性シグネチャー遺伝子ＩＬ−３、ＣＸＣＬ３、ＣＣＬ４およびＰｄｐの下方調節を誘導し、ＥＡＥの病原性を低減させた。 図２７Ａ、２７Ｂ、および２７Ｃは、ＦＡＳがＴｈ１７分化を促進することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＩＬ−１β、ＩＬ−６およびＩＬ−２３の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させた。４日目、細胞を（図２７Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２７Ｂ）ＩＬ−１７産生をＥＬＩＳＡにより評価した。図２７Ｃは、いかにＲＮＡを抽出し、ＩＬ１７ａおよびＩｌ２３ｒのｍＲＮＡの発現を定量的ＰＣＲにより測定したかを示す。 図２７Ａ、２７Ｂ、および２７Ｃは、ＦＡＳがＴｈ１７分化を促進することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＩＬ−１β、ＩＬ−６およびＩＬ−２３の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させた。４日目、細胞を（図２７Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２７Ｂ）ＩＬ−１７産生をＥＬＩＳＡにより評価した。図２７Ｃは、いかにＲＮＡを抽出し、ＩＬ１７ａおよびＩｌ２３ｒのｍＲＮＡの発現を定量的ＰＣＲにより測定したかを示す。 図２７Ａ、２７Ｂ、および２７Ｃは、ＦＡＳがＴｈ１７分化を促進することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＩＬ−１β、ＩＬ−６およびＩＬ−２３の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１７細胞に分化させた。４日目、細胞を（図２７Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２７Ｂ）ＩＬ−１７産生をＥＬＩＳＡにより評価した。図２７Ｃは、いかにＲＮＡを抽出し、ＩＬ１７ａおよびＩｌ２３ｒのｍＲＮＡの発現を定量的ＰＣＲにより測定したかを示す。 図２８Ａ、２８Ｂ、および２８Ｃは、ＦＡＳがＴｈ１分化を阻害することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＩＬ−１２および抗ＩＬ−４の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１細胞に分化させた。４日目、細胞を（図２８Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２８Ｂ）ＩＦＮ−γ産生をＥＬＩＳＡにより評価した。図２８Ｃは、いかにＲＮＡを抽出し、ＩｆｎｇのｍＲＮＡ発現を定量的ＰＣＲにより測定したかを示す。 図２８Ａ、２８Ｂ、および２８Ｃは、ＦＡＳがＴｈ１分化を阻害することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＩＬ−１２および抗ＩＬ−４の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１細胞に分化させた。４日目、細胞を（図２８Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２８Ｂ）ＩＦＮ−γ産生をＥＬＩＳＡにより評価した。図２８Ｃは、いかにＲＮＡを抽出し、ＩｆｎｇのｍＲＮＡ発現を定量的ＰＣＲにより測定したかを示す。 図２８Ａ、２８Ｂ、および２８Ｃは、ＦＡＳがＴｈ１分化を阻害することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＩＬ−１２および抗ＩＬ−４の存在下で抗ＣＤ３／抗ＣＤ２８刺激によりＴｈ１細胞に分化させた。４日目、細胞を（図２８Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−１７について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２８Ｂ）ＩＦＮ−γ産生をＥＬＩＳＡにより評価した。図２８Ｃは、いかにＲＮＡを抽出し、ＩｆｎｇのｍＲＮＡ発現を定量的ＰＣＲにより測定したかを示す。 図２９Ａおよび２９Ｂは、ＦＡＳがＴｒｅｇ分化を阻害することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−βの存在下で抗ＣＤ３／抗−ＣＤ２８刺激によりＴｒｅｇに分化させた。４日目、細胞を（図２９Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＬ−１７およびＦｏｘｐ３について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２９Ｂ）ＩＬ−１０産生をＥＬＩＳＡにより評価した。 図２９Ａおよび２９Ｂは、ＦＡＳがＴｒｅｇ分化を阻害することを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、ＴＧＦ−βの存在下で抗ＣＤ３／抗−ＣＤ２８刺激によりＴｒｅｇに分化させた。４日目、細胞を（図２９Ａ）ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間刺激し、ＩＬ−１７およびＦｏｘｐ３について細胞内染色し、フローサイトメトリーにより分析し、（図２９Ｂ）ＩＬ−１０産生をＥＬＩＳＡにより評価した。 図３０Ａおよび３０Ｂは、ＦＡＳ欠損マウスがＥＡＥに対して抵抗性であることを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスを、１００μｇのＭＯＧ３５−５５によりＣＦＡ中、皮下注射で免疫化し、百日咳毒素を静脈内注射で与えてＥＡＥを誘導した。図３０Ａは、示されるそれぞれの群の平均臨床スコア±ｓ．ｅ．ｍ．を示す。図３０Ｂは、１４日目にいかにＣＮＳ浸潤リンパ球を単離し、ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間再刺激し、ＩＬ−１７、ＩＦＮ−γ、およびＦｏｘｐ３について細胞内染色したかを示す。細胞をフローサイトメトリーにより分析した。 図３０Ａおよび３０Ｂは、ＦＡＳ欠損マウスがＥＡＥに対して抵抗性であることを示す一連のグラフである。野生型（ＷＴ）またはＦＡＳ欠損（ＬＰＲ）マウスを、１００μｇのＭＯＧ３５−５５によりＣＦＡ中、皮下注射で免疫化し、百日咳毒素を静脈内注射で与えてＥＡＥを誘導した。図３０Ａは、示されるそれぞれの群の平均臨床スコア±ｓ．ｅ．ｍ．を示す。図３０Ｂは、１４日目にいかにＣＮＳ浸潤リンパ球を単離し、ＰＭＡおよびイオノマイシンにより４時間再刺激し、ＩＬ−１７、ＩＦＮ−γ、およびＦｏｘｐ３について細胞内染色したかを示す。細胞をフローサイトメトリーにより分析した。 図３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃおよび３１Ｄは、ＰＲＯＣＲがＴｈ１７細胞上で発現されることを示す一連のグラフおよび説明である。図３１Ａは、ＰＲＯＣＲ、そのリガンドの活性化プロテインＣおよびシグナリングアダプターのＰＡＲ１の模式的表示を示す。図３１Ｂは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、示されるＴヘルパー細胞系統についての極性化条件下で分化させたかを示す。ＰＲＯＣＲの発現を３日目に定量的ＰＣＲにより測定した。図３１Ｃは、いかにマウスをＥＡＥのために免疫化し、細胞を疾患のピークにおいて単離し、サイトカイン産生（ＩＬ−１７）およびＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図３１Ｄは、いかにナイーブおよびメモリー細胞をＷＴおよびＰＲＯＣＲｄ／ｄマウスから単離し、抗ＣＤ３／ＣＤ２８により刺激したかを示す。ナイーブ細胞を示されるＴｈ１７極性化条件下で培養し；メモリー細胞をＩＬ−２３の存在下または不存在下で培養した。３日後、上清中のＩＬ−１７ＡレベルをＥＬＩＳＡにより分析した。 図３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃおよび３１Ｄは、ＰＲＯＣＲがＴｈ１７細胞上で発現されることを示す一連のグラフおよび説明である。図３１Ａは、ＰＲＯＣＲ、そのリガンドの活性化プロテインＣおよびシグナリングアダプターのＰＡＲ１の模式的表示を示す。図３１Ｂは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、示されるＴヘルパー細胞系統についての極性化条件下で分化させたかを示す。ＰＲＯＣＲの発現を３日目に定量的ＰＣＲにより測定した。図３１Ｃは、いかにマウスをＥＡＥのために免疫化し、細胞を疾患のピークにおいて単離し、サイトカイン産生（ＩＬ−１７）およびＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図３１Ｄは、いかにナイーブおよびメモリー細胞をＷＴおよびＰＲＯＣＲｄ／ｄマウスから単離し、抗ＣＤ３／ＣＤ２８により刺激したかを示す。ナイーブ細胞を示されるＴｈ１７極性化条件下で培養し；メモリー細胞をＩＬ−２３の存在下または不存在下で培養した。３日後、上清中のＩＬ−１７ＡレベルをＥＬＩＳＡにより分析した。 図３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃおよび３１Ｄは、ＰＲＯＣＲがＴｈ１７細胞上で発現されることを示す一連のグラフおよび説明である。図３１Ａは、ＰＲＯＣＲ、そのリガンドの活性化プロテインＣおよびシグナリングアダプターのＰＡＲ１の模式的表示を示す。図３１Ｂは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、示されるＴヘルパー細胞系統についての極性化条件下で分化させたかを示す。ＰＲＯＣＲの発現を３日目に定量的ＰＣＲにより測定した。図３１Ｃは、いかにマウスをＥＡＥのために免疫化し、細胞を疾患のピークにおいて単離し、サイトカイン産生（ＩＬ−１７）およびＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図３１Ｄは、いかにナイーブおよびメモリー細胞をＷＴおよびＰＲＯＣＲｄ／ｄマウスから単離し、抗ＣＤ３／ＣＤ２８により刺激したかを示す。ナイーブ細胞を示されるＴｈ１７極性化条件下で培養し；メモリー細胞をＩＬ−２３の存在下または不存在下で培養した。３日後、上清中のＩＬ−１７ＡレベルをＥＬＩＳＡにより分析した。 図３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃおよび３１Ｄは、ＰＲＯＣＲがＴｈ１７細胞上で発現されることを示す一連のグラフおよび説明である。図３１Ａは、ＰＲＯＣＲ、そのリガンドの活性化プロテインＣおよびシグナリングアダプターのＰＡＲ１の模式的表示を示す。図３１Ｂは、いかにナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、示されるＴヘルパー細胞系統についての極性化条件下で分化させたかを示す。ＰＲＯＣＲの発現を３日目に定量的ＰＣＲにより測定した。図３１Ｃは、いかにマウスをＥＡＥのために免疫化し、細胞を疾患のピークにおいて単離し、サイトカイン産生（ＩＬ−１７）およびＰＲＯＣＲ発現をフローサイトメトリーにより分析したかを示す。図３１Ｄは、いかにナイーブおよびメモリー細胞をＷＴおよびＰＲＯＣＲｄ／ｄマウスから単離し、抗ＣＤ３／ＣＤ２８により刺激したかを示す。ナイーブ細胞を示されるＴｈ１７極性化条件下で培養し；メモリー細胞をＩＬ−２３の存在下または不存在下で培養した。３日後、上清中のＩＬ−１７ＡレベルをＥＬＩＳＡにより分析した。 図３２Ａ、３２Ｂ、３２Ｃおよび３２Ｄは、いかにＰＲＯＣＲおよびＰＤ−１発現がＴｈ１７病原性に影響するかを示す一連のグラフである。図３２Ａは、病原性および非病原性Ｔｈ１７細胞のシグネチャー遺伝子を示す。ナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、非病原性（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）または病原性（ＴＧＦβ３＋ＩＬ−６またはＩＬ−β１＋ＩＬ−６）Ｔｈ１７細胞に分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図３２Ｂは、いかにナイーブＷＴまたはＰＲＯＣＲｄ／ｄ ＣＤ４＋Ｔ細胞を、ａＰＣの存在下または不存在下でＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）下で刺激したかを示す。３つの病原性シグネチャー遺伝子の定量的発現を、３日目に測定した。図３２Ｃは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲまたは対照（ＧＦＰ）をコードするレトロウイルスにより形質導入し、インビトロでＴｈ１７細胞に分化させ、ナイーブレシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。図３２Ｄは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、インビトロでＴＧＦβ１＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３によりＴｈ１７細胞に分化させ、ＷＴまたはＰＤ−Ｌ１−／−レシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。 図３２Ａ、３２Ｂ、３２Ｃおよび３２Ｄは、いかにＰＲＯＣＲおよびＰＤ−１発現がＴｈ１７病原性に影響するかを示す一連のグラフである。図３２Ａは、病原性および非病原性Ｔｈ１７細胞のシグネチャー遺伝子を示す。ナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、非病原性（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）または病原性（ＴＧＦβ３＋ＩＬ−６またはＩＬ−β１＋ＩＬ−６）Ｔｈ１７細胞に分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図３２Ｂは、いかにナイーブＷＴまたはＰＲＯＣＲｄ／ｄ ＣＤ４＋Ｔ細胞を、ａＰＣの存在下または不存在下でＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）下で刺激したかを示す。３つの病原性シグネチャー遺伝子の定量的発現を、３日目に測定した。図３２Ｃは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲまたは対照（ＧＦＰ）をコードするレトロウイルスにより形質導入し、インビトロでＴｈ１７細胞に分化させ、ナイーブレシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。図３２Ｄは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、インビトロでＴＧＦβ１＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３によりＴｈ１７細胞に分化させ、ＷＴまたはＰＤ−Ｌ１−／−レシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。 図３２Ａ、３２Ｂ、３２Ｃおよび３２Ｄは、いかにＰＲＯＣＲおよびＰＤ−１発現がＴｈ１７病原性に影響するかを示す一連のグラフである。図３２Ａは、病原性および非病原性Ｔｈ１７細胞のシグネチャー遺伝子を示す。ナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、非病原性（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）または病原性（ＴＧＦβ３＋ＩＬ−６またはＩＬ−β１＋ＩＬ−６）Ｔｈ１７細胞に分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図３２Ｂは、いかにナイーブＷＴまたはＰＲＯＣＲｄ／ｄ ＣＤ４＋Ｔ細胞を、ａＰＣの存在下または不存在下でＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）下で刺激したかを示す。３つの病原性シグネチャー遺伝子の定量的発現を、３日目に測定した。図３２Ｃは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲまたは対照（ＧＦＰ）をコードするレトロウイルスにより形質導入し、インビトロでＴｈ１７細胞に分化させ、ナイーブレシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。図３２Ｄは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、インビトロでＴＧＦβ１＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３によりＴｈ１７細胞に分化させ、ＷＴまたはＰＤ−Ｌ１−／−レシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。 図３２Ａ、３２Ｂ、３２Ｃおよび３２Ｄは、いかにＰＲＯＣＲおよびＰＤ−１発現がＴｈ１７病原性に影響するかを示す一連のグラフである。図３２Ａは、病原性および非病原性Ｔｈ１７細胞のシグネチャー遺伝子を示す。ナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞を、非病原性（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）または病原性（ＴＧＦβ３＋ＩＬ−６またはＩＬ−β１＋ＩＬ−６）Ｔｈ１７細胞に分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を定量的ＰＣＲにより測定した。図３２Ｂは、いかにナイーブＷＴまたはＰＲＯＣＲｄ／ｄ ＣＤ４＋Ｔ細胞を、ａＰＣの存在下または不存在下でＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦβ１＋ＩＬ−６）下で刺激したかを示す。３つの病原性シグネチャー遺伝子の定量的発現を、３日目に測定した。図３２Ｃは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、ＰＲＯＣＲまたは対照（ＧＦＰ）をコードするレトロウイルスにより形質導入し、インビトロでＴｈ１７細胞に分化させ、ナイーブレシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。図３２Ｄは、いかにナイーブ２Ｄ２Ｔ細胞を、インビトロでＴＧＦβ１＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３によりＴｈ１７細胞に分化させ、ＷＴまたはＰＤ−Ｌ１−／−レシピエント中に移植したかを示す。マウスをＥＡＥについてモニタリングした。 図３３Ａおよび３３Ｂは、ＰＲＯＣＲ発現が疲弊Ｔ細胞中でエンリッチされることを示す一連のグラフである。図３３Ａは、いかにＣ５７ＢＬ／６またはＢａｌｂＣマウスにそれぞれＢ１６黒色腫またはＣＴ２６結腸癌細胞を移植したかを示す。腫瘍浸潤リンパ球を、腫瘍移植の３週間後に単離し、ＰＤ−１およびＴｉｍ３の発現に基づきソートし、リアルタイムＰＣＲを使用してＰＲＯＣＲ発現を分析した。エフェクターメモリー（ＣＤ４４ｈｉＣＤ６２Ｌｌｏ）ＣＤ８Ｔ細胞を、ナイーブマウスからソートした。図３３Ｂ）は、いかに抗原特異的ＣＤ８Ｔ細胞上のＰＲＯＣＲ、ＰＤ−１およびＴｉｍ３発現を、示される異なる時点において急性（Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ）および慢性（Ｃｌｏｎｅ １３）ＬＣＭＶ感染からのＦＡＣＳにより計測したかを示す。 図３３Ａおよび３３Ｂは、ＰＲＯＣＲ発現が疲弊Ｔ細胞中でエンリッチされることを示す一連のグラフである。図３３Ａは、いかにＣ５７ＢＬ／６またはＢａｌｂＣマウスにそれぞれＢ１６黒色腫またはＣＴ２６結腸癌細胞を移植したかを示す。腫瘍浸潤リンパ球を、腫瘍移植の３週間後に単離し、ＰＤ−１およびＴｉｍ３の発現に基づきソートし、リアルタイムＰＣＲを使用してＰＲＯＣＲ発現を分析した。エフェクターメモリー（ＣＤ４４ｈｉＣＤ６２Ｌｌｏ）ＣＤ８Ｔ細胞を、ナイーブマウスからソートした。図３３Ｂ）は、いかに抗原特異的ＣＤ８Ｔ細胞上のＰＲＯＣＲ、ＰＤ−１およびＴｉｍ３発現を、示される異なる時点において急性（Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ）および慢性（Ｃｌｏｎｅ １３）ＬＣＭＶ感染からのＦＡＣＳにより計測したかを示す。 ＰＲＯＣＲ突然変異マウスのＢ１６腫瘍接種を示すグラフである。７週齢の野生型またはＰＲＯＣＲ突然変異体（ＥＰＣＲデルタ）Ｃ５７ＢＬ／６マウスに、５×１０５個のＢ１６Ｆ１０黒色腫細胞を接種した。
本発明は、一般に、Ｔ細胞バランス、Ｔ細胞分化、Ｔ細胞維持および／またはＴ細胞機能を制御する調節ネットワークを同定するための組成物および方法、ならびに種々の治療および／または診断指標においてＴ細胞バランス、Ｔ細胞分化、Ｔ細胞維持および／またはＴ細胞機能を制御する調節ネットワークを利用するための組成物および方法に関する。
本発明は、Ｔ細胞バランスをモジュレートするための組成物および方法を提供する。本発明は、Ｔ細胞バランスをモジュレートするＴ細胞モジュレート剤を提供する。例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞タイプのレベルおよび／またはその間の、例えば、Ｔｈ１７と他のＴ細胞タイプ、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）との間のバランスを調節し、それに影響を与え、そうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。例えば、一部の実施形態において、本発明は、Ｔ細胞モジュレート剤およびそれらのＴ細胞モジュレート剤を使用してＴｈ１７活性のレベルおよび／またはそれと炎症潜在性との間のバランスを調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす方法を提供する。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｈ１７細胞」および／または「Ｔｈ１７表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、インターロイキン１７Ａ（ＩＬ−１７Ａ）、インターロイキン１７Ｆ（ＩＬ−１７Ｆ）、およびインターロイキン１７Ａ／Ｆヘテロダイマー（ＩＬ１７−ＡＦ）からなる群から選択される１つ以上のサイトカインを発現する分化Ｔヘルパー細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｈ１細胞」および／または「Ｔｈ１表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、インターフェロンガンマ（ＩＦＮγ）を発現する分化Ｔヘルパー細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｈ２細胞」および／または「Ｔｈ２表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、インターロイキン４（ＩＬ−４）、インターロイキン５（ＩＬ−５）およびインターロイキン１３（ＩＬ−１３）からなる群から選択される１つ以上のサイトカインを発現する分化Ｔヘルパー細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「Ｔｒｅｇ細胞」および／または「Ｔｒｅｇ表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、Ｆｏｘｐ３を発現する分化Ｔ細胞を指す。
これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞タイプ間、例えば、Ｔｈ１７と他のＴ細胞タイプ、例えば、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）との間のレベルおよび／またはバランスを調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。
本発明は、Ｔ細胞分化、例えば、ヘルパーＴ細胞（Ｔｈ細胞）分化をモジュレートするための方法および組成物を提供する。本発明は、Ｔ細胞維持、例えば、ヘルパーＴ細胞（Ｔｈ細胞）維持をモジュレートするための方法および組成物を提供する。本発明は、Ｔ細胞機能、例えば、ヘルパーＴ細胞（Ｔｈ細胞）機能をモジュレートするための方法および組成物を提供する。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴｈ１７細胞タイプ間、例えば、病原性および非病原性Ｔｈ１７細胞間のレベルおよび／またはバランスを調節し、それに影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞の集団の、例えば、規定の病原性区別の有無にかかわらずにＴｈ１７細胞表現型に向かう分化、または規定の病原性区別の有無にかかわらずにＴｈ７細胞表現型から離れる分化に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞の集団の、例えば、規定の病原性区別の有無にかかわらずにＴｈ１７細胞表現型に向かう維持、または規定の病原性区別の有無にかかわらずにＴｈ７細胞表現型から離れる維持に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴｈ１７細胞の集団の、例えば、病原性Ｔｈ１７細胞表現型に向かう分化、もしくは病原性Ｔｈ１７細胞表現型から離れる分化、または非病原性Ｔｈ１７細胞表現型に向かう分化、もしくは非病原性Ｔｈ１７細胞表現型から離れる分化に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴｈ１７細胞の集団の、例えば、病原性Ｔｈ１７細胞表現型に向かう維持、もしくは病原性Ｔｈ１７細胞表現型から離れる維持、または非病原性Ｔｈ１７細胞表現型に向かう維持、もしくは非病原性Ｔｈ１７細胞表現型から離れる維持に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞の集団の、例えば、非Ｔｈ１７Ｔ細胞サブセットに向かう分化、または非Ｔｈ１７細胞サブセットから離れる分化に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞の集団の、例えば、非Ｔｈ１７Ｔ細胞サブセットに向かう維持、または非Ｔｈ１７細胞サブセットから離れる維持に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。
本明細書において使用される用語、例えば、「病原性Ｔｈ１７細胞」および／または「病原性Ｔｈ１７表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、ＴＧＦ−β３の存在下で誘導された場合、ＴＧＦ−β３誘導Ｔｈ１７細胞中での発現のレベルと比較して上昇レベルの、Ｃｘｃｌ３、ＩＬ２２、ＩＬ３、Ｃｃｌ４、Ｇｚｍｂ、Ｌｒｍｐ、Ｃｃｌ５、Ｃａｓｐ１、Ｃｓｆ２、Ｃｃｌ３、Ｔｂｘ２１、Ｉｃｏｓ、ＩＬ１７ｒ、Ｓｔａｔ４、Ｌｇａｌｓ３およびＬａｇから選択される１つ以上の遺伝子を発現するＴｈ１７細胞を指す。本明細書において使用される用語、例えば、「非病原性Ｔｈ１７細胞」および／または「非病原性Ｔｈ１７表現型」ならびにそれらの全ての文法的変形は、ＴＧＦ−β３の存在下で誘導された場合、ＴＧＦ−β３誘導Ｔｈ１７細胞中での発現のレベルと比較して減少レベルの、ＩＬ６ｓｔ、ＩＬ１ｒｎ、Ｉｋｚｆ３、Ｍａｆ、Ａｈｒ、ＩＬ９およびＩＬ１０から選択される１つ以上の遺伝子を発現するＴｈ１７細胞を指す。
これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴ細胞またはＴ細胞集団の機能および／または生物学的活性に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してヘルパーＴ細胞またはヘルパーＴ細胞集団の機能および／または生物学的活性に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用してＴｈ１７細胞またはＴｈ１７細胞集団の機能および／または生物学的活性に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用して非Ｔｈ１７Ｔ細胞または非Ｔｈ１７Ｔ細胞集団、例えば、Ｔｒｅｇ細胞もしくはＴｒｅｇ細胞集団、または別のＣＤ４＋Ｔ細胞もしくはＣＤ４＋Ｔ細胞集団などの機能および／または生物学的活性に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。これらの組成物および方法は、Ｔ細胞モジュレート剤を使用し、例えば、Ｔｈ１７細胞を異なるサブタイプ、または新たな状態に変換することによりＴ細胞またはＴ細胞集団の可塑性に影響を与え、またはそうでなければ影響を及ぼす。
本明細書に提供される方法は、高い時間分解能、新規計算アルゴリズム、および初代Ｔ細胞の摂動を実施するための革新的なナノワイヤベースツールにおける転写プロファイリングを組み合わせ、Ｔｈ１７分化を制御する動的調節ネットワークのモデルを体系的に導き、実験的に検証する。例えば、内容が参照により全体として本明細書に組み込まれる、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１参照。このネットワークは、結合作用がＴｈ１７と他のＣＤ４＋Ｔ細胞サブセットとの間のレベルおよび／またはバランスの維持に不可欠であり得る新規調節因子を有する２つの自己強化的であるが相互に拮抗的なモジュールからなる。全体として、７１個の調節因子と１，２６６個の遺伝子と間の９，１５９個の相互作用が、少なくとも１つのネットワーク中でアクティブであり；７１個のうち４６個が新規である。本明細書に提供される実施例は、３９個の調節因子を同定および検証し、それらを包括的な時間的ネットワーク内に埋め込み、その組織化原理を明らかにし、Ｔｈ１７分化を制御するための新規薬物標的を強調する。
「負のＴｈ１７」モジュールは、調節因子、例えば、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３および／またはＩＲＦ１を含む。規定のサブタイプのＴｈ１７細胞の負の調節因子として作用する転写因子Ｔｓｃ２２ｄ３が、ゲノム上でキーＴｈ１７調節因子と共局在化することが見出された。「正のＴｈ１７」モジュールは、調節因子、例えば、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、および／またはＦＡＳを含む。クロマチン調節因子Ｍｉｎａの摂動は、Ｆｏｘｐ３発現を上方調節することが見出され、共活性化因子Ｐｏｕ２ａｆ１の摂動は、刺激されたナイーブ細胞中のＩＦＮ−γ産生を上方調節させることが見出され、ＴＮＦ受容体Ｆａｓの摂動は、刺激されたナイーブ細胞中のＩＬ−２産生を上方調節することが見出された。３つ全ての因子は、Ｔｈ１７細胞中のＩＬ−１７産生も制御する。
免疫系の効率的な協調は、区別される炎症促進性および制御性ＣＤ４＋ヘルパーＴ細胞集団の慎重な平衡を要求する。これらのうち、炎症促進性ＩＬ−１７産生Ｔｈ１７細胞は、細胞外病原体に対する防御における重要な役割を担い、いくつかの自己免疫疾患、例として、乾癬、強直性脊椎炎、多発性硬化症および炎症性腸疾患の誘導にも関与している（例えば、Ｂｅｔｔｅｌｌｉ，Ｅ．，Ｏｕｋｋａ，Ｍ．＆ Ｋｕｃｈｒｏｏ，Ｖ．Ｋ．Ｔ（Ｈ）−１７ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｉｒｃｌｅ ｏｆ ｉｍｍｕｎｉｔｙ ａｎｄ ａｕｔｏｉｍｍｕｎｉｔｙ．Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ ８，３４５−３５０，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ０４０７−３４５（２００７）参照）。ナイーブＴ細胞からのＴｈ１７分化は、インビトロでサイトカインＴＧＦ−β１およびＩＬ−６により誘発することができる。ＴＧＦ−β１は単独で、Ｆｏｘｐ３＋制御性Ｔ細胞（ｉＴｒｅｇ）を誘導する一方（例えば、Ｚｈｏｕ，Ｌ．ｅｔ ａｌ．ＴＧＦ−ｂｅｔａ−ｉｎｄｕｃｅｄ Ｆｏｘｐ３ ｉｎｈｉｂｉｔｓ Ｔ（Ｈ）１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｂｙ ａｎｔａｇｏｎｉｚｉｎｇ ＲＯＲｇａｍｍａｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｎａｔｕｒｅ ４５３，２３６−２４０，ｄｏｉ：ｎａｔｕｒｅ０６８７８［ｐｉｉ］１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０６８７８（２００８）参照）、ＩＬ−６の存在はｉＴｒｅｇを阻害し、Ｔｈ１７分化を誘導する（Ｂｅｔｔｅｌｌｉｅｔ ａｌ．，Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００７）。
ＴＧＦ−β１は、Ｆｏｘｐ３＋誘導Ｔｒｅｇ（ｉＴｒｅｇ）の誘導に要求される一方、ＩＬ−６の存在は、ｉＴｒｅｇの生成を阻害し、をＴｈ１７分化プログラムを開始させる。このことは、病原性Ｔｈ１７細胞とＴｒｅｇ細胞との間の相互関係が存在し（Ｂｅｔｔｅｌｌｉ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００７）、これは、相互に拮抗的なマスター転写因子（ＴＦ）ＲＯＲ−γｔ（Ｔｈ１７細胞中）とＦｏｘｐ３（Ｔｒｅｇ細胞中）（Ｚｈｏｕ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ ２００８）との間のバランスに依存し得るという仮定を導く。他のサイトカイン組合せ、特に、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−２１またはＩＬ−１β、ＴＧＦ−β３＋ＩＬ−６、ＩＬ−６、およびＩＬ−２３も、ＲＯＲ−γｔおよびＴｈ１７細胞への分化を誘導することが示されている（Ｇｈｏｒｅｓｃｈｉ，Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ Ｔ（Ｈ）１７ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｂｓｅｎｃｅ ｏｆ ＴＧＦ−ｂｅｔａ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ．Ｎａｔｕｒｅ ４６７，９６７−９７１，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０９４４７（２０１０））。最後に、多数のサイトカイン組合せは、Ｔｈ１７細胞を誘導し得るが、ＩＬ−２３への曝露は、Ｔｈ１７表現型の安定化およびＴｈ１７細胞における病原性エフェクター機能の誘導の両方に重要である。
Ｔｈ１７細胞を制御する調節ネットワークについては、ほとんど不明のままである（Ｏ’Ｓｈｅａ，Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｓｉｇｎａｌ ｔｒａｎｓｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ．Ｍｉｃｒｏｂｅｓ Ｉｎｆｅｃｔ １１，５９９−６１１（２００９）；Ｚｈｏｕ，Ｌ．＆ Ｌｉｔｔｍａｎ，Ｄ．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ．Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２１，１４６−１５２（２００９））。発生的に、ＴＧＦ−βはＴｈ１７およびｉＴｒｅｇ分化の両方に要求されるため、いかにそれらの間のバランスが達成されるかも、いかにＩＬ−６がＴｈ１７分化に向けて偏るかも理解されていない（Ｂｅｔｔｅｌｌｉ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００７）。機能的に、いかにＴｈ１７細胞の炎症促進状態が免疫抑制サイトカインＩＬ−１０により抑制されるかが不明確である（Ｏ’Ｓｈｅａ ｅｔ ａｌ．，Ｍｉｃｒｏｂｅｓ Ｉｎｆｅｃｔ ２００９；Ｚｈｏｕ ＆ Ｌｉｔｔｍａｎ，Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００９）。最後に、Ｔｈ１７の発生をドライブするキー調節因子および相互作用の多くが、不明のままである（Ｋｏｒｎ，Ｔ．，Ｂｅｔｔｅｌｌｉ，Ｅ．，Ｏｕｋｋａ，Ｍ．＆ Ｋｕｃｈｒｏｏ，Ｖ．Ｋ．ＩＬ−１７ ａｎｄ Ｔｈ１７ Ｃｅｌｌｓ．Ａｎｎｕ Ｒｅｖ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２７，４８５−５１７，ｄｏｉ：１０．１１４６／ａｎｎｕｒｅｖ．ｉｍｍｕｎｏｌ．０２１９０８．１３２７１０１０．１１４６／ａｎｎｕｒｅｖ．ｉｍｍｕｎｏｌ．０２１９０８．１３２７１０［ｐｉｉ］（２００９））。
近年の研究は、哺乳動物調節回路を解析するための摂動による結合体系的プロファイリングの能力を実証している（Ａｍｉｔ，Ｉ．ｅｔ ａｌ．Ｕｎｂｉａｓｅｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｅｄｉａｔｉｎｇ ｐａｔｈｏｇｅｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ ３２６，２５７−２６３，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１１７９０５０（２００９）；Ｎｏｖｅｒｓｈｔｅｒｎ，Ｎ．ｅｔ ａｌ．Ｄｅｎｓｅｌｙ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｃｉｒｃｕｉｔｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｅｌｌ ｓｔａｔｅｓ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｈｅｍａｔｏｐｏｉｅｓｉｓ．Ｃｅｌｌ １４４，２９６−３０９，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１１．０１．００４（２０１１）；Ｌｉｔｖａｋ， Ｖ． ｅｔ ａｌ．Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ／ＥＢＰｄｅｌｔａ ｉｎ ａ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｃｉｒｃｕｉｔ ｔｈａｔ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｒａｎｓｉｅｎｔ ａｎｄ ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ ＴＬＲ４−ｉｎｄｕｃｅｄ ｓｉｇｎａｌｓ．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．１０，４３７−４４３，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．１７２１（２００９）；Ｓｕｚｕｋｉ，Ｈ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｈａｔ ｃｏｎｔｒｏｌｓ ｇｒｏｗｔｈ ａｒｒｅｓｔ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｉｎ ａ ｈｕｍａｎ ｍｙｅｌｏｉｄ ｌｅｕｋｅｍｉａ ｃｅｌｌ ｌｉｎｅ．Ｎａｔ Ｇｅｎｅｔ ４１，５５３−５６２（２００９）；Ａｍｉｔ，Ｉ．，Ｒｅｇｅｖ，Ａ．＆ Ｈａｃｏｈｅｎ，Ｎ．Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｔｏ ｄｉｓｃｏｖｅｒ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｃｉｒｃｕｉｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｉｍｍｕｎｅ ｓｙｓｔｅｍ．Ｎａｔｕｒｅ ｒｅｖｉｅｗｓ．Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ １１，８７３−８８０，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｒｉ３１０９ （２０１１）；Ｃｈｅｖｒｉｅｒ，Ｎ．ｅｔ ａｌ．Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ＴＬＲ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｄｅｌｉｎｅａｔｅｓ ｖｉｒａｌ−ｓｅｎｓｉｎｇ ｃｉｒｃｕｉｔｓ．Ｃｅｌｌ １４７，８５３−８６７，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１１．１０．０２２（２０１１）；Ｇａｒｂｅｒ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｈｉｇｈ−Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ Ｃｈｒｏｍａｔｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｒｅｖｅａｌｓ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｇｅｎｅ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍａｍｍａｌｓ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｅｌｌ，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｍｏｌｃｅｌ．２０１２．０７．０３０（２０１２））。これらの研究のほとんどが、１つの「固定」ネットワークを想定する計算回路再構築アルゴリズムに依存している。しかしながら、Ｔｈ１７分化は、数日間に及び、その間に調節ネットワークの要素および配線は変化する可能性が高い。さらに、ナイーブＴ細胞およびＴｈ１７細胞は、インビトロで、それらの表現型も機能も変化させずに慣習的方法により効率的に形質移入することができず、したがって、遺伝子発現を阻害するための摂動方針の効率が制限される。
これらの制限は、本明細書に提示される試験において、転写プロファイリング、新規計算法、およびナノワイヤベースｓｉＲＮＡ送達（Ｓｈａｌｅｋ，Ａ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｖｅｒｔｉｃａｌ ｓｉｌｉｃｏｎ ｎａｎｏｗｉｒｅｓ ａｓ ａ ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ｄｅｌｉｖｅｒｉｎｇ ｂｉｏｍｏｌｅｃｕｌｅｓ ｉｎｔｏ ｌｉｖｉｎｇ ｃｅｌｌｓ．Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．１０７，１８７０−１８７５，ｄｏｉ：１０．１０７３／ｐｎａｓ．０９０９３５０１０７（２０１０）（図１ａ）を組み合わせてＴｈ１７分化の転写ネットワークを構築および検証することにより対処される。分化の間のｍＲＮＡ発現レベルのゲノムワイドプロファイルを使用し、系を制御する２５個の公知の調節因子を自動的に同定し、４６個の新規調節をノミネートするＴｈ１７分化を制御する動的調節回路のモデルを構築した。ケイ素ナノワイヤを使用してｓｉＲＮＡをナイーブＴ細胞中に送達し（Ｓｈａｌｅｋ ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．２０１０）、次いで分化の間の２つの時点における代表的な遺伝子シグネチャーに対する２９個の候補転写調節因子および１０個の候補受容体の転写効果を摂動させ、計測した。このデータを組み合わせることにより、ネットワークの包括的検証モデルを構築した。特に、回路は、Ｔｈ１７発生を抑制または促進する１２個の新規検証調節因子を含む。再構築モデルを２つの結合し、拮抗的な高密度に内部接続されたモジュールに組織化し、一方はＴｈ１７プログラムを促進し、他方は抑制する。モデルは、機能がノックアウトマウスにおける全般的遺伝子発現、ＤＮＡ結合プロファイル、またはＴｈ１７分化に対する効果をさらに特徴とした１２個の新規調節因子を強調する。本明細書に提供される試験は、Ｔｈ１７Ｔ細胞サブセットの発生を理解するためのバイアスなしの体系的および機能的アプローチを実証する。
本明細書に提供される方法は、高い時間分解転写時間経過、調節ネットワークを再構築する新規方法、およびＴ細胞を摂動させるための革新的なナノ技術を組み合わせ、Ｔｈ１７分化についてのネットワークモデルを構築および検証する。このモデルは、３つの連続する、高密度に内部接続されたネットワークからなり、７１個の調節因子（４６個の新規物）を含み、３つの相における実質的な再配線を示唆する。７１個の調節因子は、炎症性腸疾患（Ｊｏｓｔｉｎｓ，Ｌ．ｅｔ ａｌ．Ｈｏｓｔ−ｍｉｃｒｏｂｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｈａｖｅ ｓｈａｐｅｄ ｔｈｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ ｂｏｗｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ．Ｎａｔｕｒｅ ４９１，１１９−１２４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１５８２（２０１２））に遺伝的に関連する遺伝子と有意に重複する（７１個のうち１１個、ｐ＜１０−９）。このモデルを基礎とすることにより、１２７個の推定調節因子（８０個の新規物）を体系的にランキングし、上位ランキングのものを実験的に試験した。
Ｔｈ１７調節因子は、２つの緊密に結合し、自己強化的であるが相互に拮抗的なモジュールに組織化されることが見出され、その協調作用は、いかにＴｈ１７、Ｔｒｅｇ、および他のエフェクターＴ細胞サブセット間のバランスが維持されるか、ならびにいかにＴｈ１７細胞の進行性指向性分化が達成されるかを説明し得る。２つのモジュール内には、１２個の因子（図４および５）が存在し、これらをさらに特性決定し、因子の４つを強調した（他のものは、図１７Ａ、１７Ｂに存在する）。
この検証モデルは、Ｔｈ１７プログラムに正または負に影響を及ぼす少なくとも１２個の新規調節因子を強調する（図４および５）。注目すべきことに、これらのおよび公知の調節因子は、２つの緊密に結合している自己強化的であるが相互に拮抗的なモジュールに組織化され、その協調作用は、いかにＴｈ１７、Ｔｒｅｇ、および他のエフェクターＴ細胞間のバランスが維持されるか、ならびにいかにＴｈ１７細胞の進行性指向性分化が達成される一方、他のＴ細胞サブセットの分化を抑制するかを説明し得る。１２個の調節因子のうち４つ、Ｍｉｎａ、Ｆａｓ、Ｐｏｕ２ａｆ１、およびＴｓｃ２２ｄ３の機能を、対応するノックアウトマウスからのＴ細胞のＴｈ１７分化を分析することにより、またはＣｈＩＰ−Ｓｅｑ結合プロファイルによりさらに検証および特性決定した。
Ｔ細胞モジュレート剤を使用し、Ｔｈ１７関連摂動に対して応答性の遺伝子として同定されている１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現をモジュレートする。これらの標的遺伝子は、例えば、Ｔ細胞、例えば、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞および／またはそれらの組合せを、Ｔ細胞モジュレート剤と接触させ、１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現に対する効果（存在する場合）をモニタリングすることにより同定する。一部の実施形態において、１つ以上のシグネチャー遺伝子は、以下に示される表１または表２に列記されるものから選択する。
Figure 2016525873
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一部の実施形態において、標的遺伝子は、表３に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連サイトカインまたは受容体分子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、表４に示されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子である。
Figure 2016525873
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一部の実施形態において、標的遺伝子は、表５に示されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、表６に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、表７に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連キナーゼである。一部の実施形態において、標的遺伝子は、表８に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連シグナリング分子である。一部の実施形態において、標的遺伝子は、表９に列記されるものから選択される１つ以上のＴｈ１７関連受容体分子である。
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新規「正のＴｈ１７」因子には、亜鉛フィンガーＥ−ボックス結合ホメオボックス１のＺｅｂ１があり、これは初期誘導され、Ｔｈ１７時間経過において持続され（図１７ａ）、多くの公知のキーＴｈ１７因子の発現に類似する。Ｚｅｂ１ノックダウンは、Ｔｈ１７シグネチャーサイトカイン（例として、ＩＬ−１７Ａ、ＩＬ−１７Ｆ、およびＩＬ−２１）およびＴＦ（例として、Ｒｂｐｊ、Ｍａｆｆ、およびＭｉｎａ）ならびに後期誘導サイトカインおよび受容体分子遺伝子の発現を減少させる（ｐ＜１０−４、クラスタＣ１９）。これは、Ｔｈ１７細胞中でＲＯＲ−γｔ、ＢａｔｆおよびＳｔａｔ３により結合され、Ｓｔａｔ３ノックアウトマウスからの細胞中で下方調節される（図１７ａ）。興味深いことに、Ｚｅｂ１は、クロマチン因子Ｓｍａｒｃａ４／Ｂｒｇ１と相互作用して上皮細胞中でＥ−カドヘリンプロモーターを抑制し、上皮間葉移行を誘導することが公知である（Ｓａｎｃｈｅｚ−Ｔｉｌｌｏ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．ＺＥＢ１ ｒｅｐｒｅｓｓｅｓ Ｅ−ｃａｄｈｅｒｉｎ ａｎｄ ｉｎｄｕｃｅｓ ａｎ ＥＭＴ ｂｙ ｒｅｃｒｕｉｔｉｎｇ ｔｈｅ ＳＷＩ／ＳＮＦ ｃｈｒｏｍａｔｉｎ−ｒｅｍｏｄｅｌｉｎｇ ｐｒｏｔｅｉｎ ＢＲＧ１．Ｏｎｃｏｇｅｎｅ ２９，３４９０−３５００，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｏｎｃ．２０１０．１０２（２０１０））。Ｓｍａｒｃａ４は、３つ全てのネットワークモデルにおける調節因子であり（図２ｄ、ｅ）、「正のモジュール」のメンバーである（図４ｂ）。これは、Ｔｈ１７時間経過において示差的に発現されないが、Ｂａｔｆ、Ｉｒｆ４およびＳｔａｔ３（Ｔｈ１７の正の調節因子）によってだけでなくＧａｔａ３およびＳｔａｔ５（他の系統の正の調節因子、図１７ａ）によっても結合される。Ｓｍａｒｃａ４を含有するクロマチンリモデリング複合体は、ヌクレオソームを置き換え、ＩＦＮ−γプロモーターにおいてクロマチンをリモデリングし、Ｔｈ１細胞中のその発現を促進することが公知である（Ｚｈａｎｇ，Ｆ．＆ Ｂｏｏｔｈｂｙ，Ｍ．Ｔ ｈｅｌｐｅｒ ｔｙｐｅ １−ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｂｒｇ１ ｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｒｅｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｎｕｃｌｅｏｓｏｍｅｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｅｄ ａｔ ｔｈｅ ＩＦＮ−ｇａｍｍａ ｐｒｏｍｏｔｅｒ ａｒｅ Ｓｔａｔ４ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ．Ｊ．Ｅｘｐ．Ｍｅｄ．２０３，１４９３−１５０５，ｄｏｉ：１０．１０８４／ｊｅｍ．２００６００６６（２００６））。ＩＬ−１７ａプロモーターの近くに潜在的なＳｍａｒｃａ４結合ＤＮＡ配列も存在する（Ｍａｔｙｓ，Ｖ．ｅｔ ａｌ．ＴＲＡＮＳＦＡＣ：ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ，ｆｒｏｍ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．３１，３７４−３７８（２００３））。まとめると、このことは、おそらくＺｅｂ１との相互作用におけるＳｍａｒｃａ４によるクロマチンリモデリングが、Ｔｈ１７細胞を正に調節し、ＩＬ−１７発現に不可欠であるモデルを示唆する。
逆に、新規「負のＴｈ１７」因子には、モデルにおいてＲＯＲ−γｔの調節因子として、ならびにＲＯＲ−γｔ、Ｂａｔｆ、Ｉｒｆ４、Ｓｔａｔ３およびＳｍａｒｃａ４の標的として予測される初期誘導遺伝子Ｓｐ４がある（図１７ｂ）。Ｓｐ４ノックダウンは、４８時間におけるＲＯＲ−γｔ発現の増加、ならびにＴｈ１７シグネチャー遺伝子、例として、ＩＬ−１７、ＩＬ−２１およびＩｒｆ４の発現の増加および他のＣＤ４＋細胞のシグネチャー遺伝子、例として、Ｇａｔａ３、Ｆｏｘｐ３およびＳｔａｔ４の発現の減少により反映される全体的なより強く、「より清浄な」Ｔｈ１７分化をもたらす。
これらの新規および公知の調節因子は、協調作用してモジュール内およびモジュール間相互作用を編成し、Ｔｈ１７細胞の進行性分化を促進する一方、このサブセットの指向性分化を阻害し、Ｔ細胞の他のＴ細胞サブセットへの分化を促進するモジュールを制限する。例えば、Ｓｍａｒｃａ４およびＺｅｂ１のノックダウンは、Ｍｉｎａの減少をもたらす一方（Ｔｈ１７「正の調節因子」間の全ての正の相互作用に起因）、Ｓｍａｒｃａ４またはＭｉｎａのノックダウンは、負の交差モジュール相互作用に起因するＴｓｃ２２ｄ３ ３１発現の増加をもたらす。ＲＮＡｓｅｑを使用して示されるとおり、これらの効果は、ネットワーク中の調節因子の発現を超えて拡大し、Ｔｈ１７転写プログラムに全体的に影響する：例えば、Ｍｉｎａのノックダウンは、中期から後期のＴｈ１７分化ネットワークの進行に対する実質的な効果を有する。それというのも、この影響される下方調節遺伝子一部が、それぞれの時間的クラスタ（ｐ＜１０−５、例えば、クラスタＣ９、Ｃ１９）に有意に重複するためである。負の調節因子Ｔｓｃ２２ｄ３およびＳｐ４については、逆の傾向が観察される。例えば、転写調節因子Ｓｐ４は、Ａｈｒ、Ｂａｔｆ、ＲＯＲ−γｔなどを含むサイトカインシグナリング（Ｃ１９；ｐ＜１０−７）および造血（Ｃ２０；ｐ＜１０−３）クラスタを阻害することにより、分化Ｔｈ１７細胞が後期の分化に入るのを抑制する。これらの知見は、Ｔｈ１７分化を支配する複合分子回路の作用の理解における大規模機能摂動試験の能力を強調する。
近年の研究において、Ｃｉｏｆａｎｉ ｅｔ ａｌ．（Ｃｉｏｆａｎｉ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｖａｌｉｄａｔｅｄ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｔｈ１７ Ｃｅｌｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｃｅｌｌ，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１２．０９．０１６（２０１２））は、公知のキー因子についてのＣｈＩＰＳｅｑデータならびに野生型およびノックアウトマウスにおける転写プロファイルに基づきＴｈ１７調節因子を体系的にランキングした。このネットワークは公知のコアＴｈ１７ＴＦに集中した一方、そこに提示される相補アプローチは、生理学的に有意義な状況において多くの遺伝子を摂動させた。このコアＴｈ１７ネットワークは、コンピュータにより推定されたモデルと有意に重複することが保証される（図１８）。
正および負のモジュール（図４および５）の配線は、Ｔｈ１７プログラムの機能論理の一部を明らかにしないが、直接および間接的相互作用の両方を含む可能性が高い。機能モデルは、ＤＮＡ結合プロファイル（Ｇｌａｓｍａｃｈｅｒ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｔｈａｔ Ｄｉｒｅｃｔｓ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｅ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＡＰ−１−ＩＲＦ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１２２８３０９（２０１２））またはタンパク質−タンパク質相互作用（Ｗｕ，Ｃ．，Ｙｏｓｅｆ，Ｎ．＆ Ｔｈａｌｈａｍｅｒ，Ｔ．ＳＧＫ１ ｋｉｎａｓｅ ｒｅｇｕｌａｔｅｓ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ＩＬ−２３ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｐａｔｈｗａｙ．（Ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ））との基礎をなす物理的相互作用を解析するための優れた出発点を提供する。同定された調節因子は、Ｔｈ１７／Ｔｒｅｇバランスを調節するため、および病原性Ｔｈ１７を非病原性のものに切り替えるための強力な新たな標的である。
シグネチャー遺伝子の選択のための自動化手順
本発明はまた、種々の治療および／または診断指標において有用な遺伝子シグネチャーを決定する方法を提供する。これらの方法の目的は、目的プロセスに関して情報を与える遺伝子の小さいシグネチャーを選択することである。基本概念は、異なるタイプの情報は、ゲノム全体（＞２０ｋの遺伝子）の「スペース」の、関連遺伝子のサブセットへの異なる分類を伴い得ることである。この方針は、シグネチャーサイズに対する制約を考慮し、これらの分類の最良のカバレッジを有するように設計される。例えば、この方針の一部の実施形態において、２つのタイプの情報：（ｉ）時間的発現プロファイル；および（ｉｉ）機能的アノテーションが存在する。第１の情報源は、遺伝子を、共発現される遺伝子のセットに分類する。情報源は、遺伝子を、共機能的遺伝子のセットに分類する。次いで、遺伝子の小さいセットを、それぞれのセットからの所望の数の代表物、例えば、それぞれの共発現セットからの少なくとも１０個の代表物およびそれぞれの共機能的セットからの少なくとも１０個の代表物が存在するように選択する。複数の情報源を用いる作業（ひいては、複数の分類を「被覆」する目的）の問題は、コンピュータ科学の理論において集合被覆として公知である。この問題は最適性に対して解決することができない一方（そのＮＰ困難性に起因）、それは、小倍数内で近似させることができる。一部の実施形態において、それぞれのセットからの代表物の所望数は、１つ以上、少なくとも２つ、５つ以上、１０以上、１５以上、２０以上、２５以上、３０以上、３５以上、４０以上、５０以上、６０以上、７０以上、８０以上、９０以上、または１００以上である。
このアプローチの重要な特性は、シグネチャーのサイズ（次いで、それがこの制約下であり得る最良のカバレッジを見出す）；またはカバレッジの所望のサイズ（次いで、カバレッジ要求を満たし得る最小のシグネチャーサイズを選択する）を与えることができることである。
この手順の例示的な実施形態は２７５個の遺伝子シグネチャー（表１）の選択であり、これは分化プログラムの可能な限り多くの局面を反映させるためのいくつかの基準を組み合わせた。以下の要件を定義した：（１）シグネチャーは、Ｔｈ１７マイクロアレイシグネチャーに属するＴＦ（他のＣＤ４＋Ｔ細胞と比較、例えば、Ｗｅｉ ｅｔ ａｌ．，ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９））など、本明細書に記載の方法の部参照）；ネットワーク中の調節因子として含まれ、少なくともわずかに示差的に発現されるＴＦ；または強力に示差的に発現されるＴＦの全てを含まなければならず；（２）これは、類似の発現プロファイルを有する遺伝子のそれぞれのクラスタからの少なくとも１０個の代表物を含まなければならず；（３）これは、異なるネットワーク中のそれぞれのＴＦの予測標的からの少なくとも５つの代表物を含有しなければならず；（４）これは、それぞれのエンリッチされた遺伝子オントロジー（ＧＯ）カテゴリー（示差的に発現される遺伝子にわたり計算）からの最小数の代表物を含まなければならず；（５）これは、分化プロセスに関連する約１００個の遺伝子、例として、示差的に発現されるサイトカイン、受容体分子および他の細胞表面分子の、手作業によりアセンブルされたリストを含まなければならない。これらの異なる基準は実質的な重複を生成し得るため、集合被覆アルゴリズムを使用して５つの条件の全てを満たす遺伝子の最小のサブセットを見出した。マイクロアレイデータにおいて発現が変化（時間で、または処理間で）を示さなかった１８個の遺伝子を、このリストに付加した。
シグネチャー遺伝子の使用
本発明は、種々の診断および／または治療指標において使用されるＴ細胞関連遺伝子シグネチャーを提供する。例えば、本発明は、種々の診断および／または治療指標において有用なＴｈ１７関連シグネチャーを提供する。本発明に関する「シグネチャー」は、限定されるものではないが、核酸と、その多型、突然変異物、変異体、改変物、サブユニット、断片、および他の分析物または試料由来計測物を包含する。
例示的なシグネチャーを表１および２に示し、本明細書において、とりわけ、「Ｔｈ１７関連遺伝子」、「Ｔｈ１７関連核酸」、「シグネチャー遺伝子」、または「シグネチャー核酸」と集合的に称する。
これらのシグネチャーは、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能の第１レベルを検出し、検出レベルをシグネチャー遺伝子または遺伝子産物発現、活性および／または機能の対照レベルと比較することにより、対象における免疫応答を診断し、予後診断し、および／または病期分類し、検出レベルおよび対照レベルの差が、対象における免疫応答の存在を示す方法において有用である。
これらのシグネチャーは、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能のレベルを第１の時点において検出し、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能のレベルを第２の時点において検出し、発現、活性および／または機能の第１の検出レベルと、発現、活性および／または機能の第２の検出レベルとを比較することにより、対象における免疫応答をモニタリングし、第１および第２の検出レベルの変化が、対象における免疫応答の変化を示す方法において有用である。
これらのシグネチャーは、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能の検出レベルに基づき、免疫応答のリスクがあり、またはそれを罹患する患者集団を同定する方法において有用である。これらのシグネチャーは、治療または治療法の有効性を決定するための、異常免疫応答のための治療および治療法を受ける対象のモニタリングにも有用である。これらのシグネチャーは、患者が治療または治療法に対して応答性であるか否かを決定するための、異常免疫応答のための治療および治療法を受ける対象のモニタリングにおいても有用である。これらのシグネチャーは、異常免疫応答の症状の治療、その進行の遅延、またはそうでなければその改善において有効である治療法および治療の選択または改変にも有用である。本明細書に提供されるシグネチャーは、治療の選択を容易にする精度での、規定状態の疾患における患者の群の選択に有用である。
本発明は、１つ以上のシグネチャー核酸に結合する検出試薬を有するキットも含む。本発明により、１つ以上のシグネチャー核酸に結合し得る検出試薬、例えば、オリゴヌクレオチドのアレイも提供される。好適な検出試薬としては、キットの形態で一緒に包装されるシグネチャー核酸の一部に相補的な相同核酸配列、例えば、オリゴヌクレオチド配列を有することにより、１つ以上のシグネチャー核酸を特異的に同定する核酸が挙げられる。オリゴヌクレオチドは、シグネチャー遺伝子の断片であり得る。例えば、オリゴヌクレオチドは、２００、１５０、１００、５０、２５、１０以下のヌクレオチド長であり得る。キットは、別個の容器中に、またはそれらをマトリックスに結合させるための試薬とともに別個に包装され）、対照配合物（陽性および／または陰性）、および／または検出標識、例えば、とりわけ、フルオレセイン、緑色蛍光タンパク質、ローダミン、シアニン色素、Ａｌｅｘａ色素、ルシフェラーゼ、放射性標識を含有し得る。アッセイを実施するための説明書（例えば、印刷物、テープ、ＶＣＲ、ＣＤ−ＲＯＭなど）を、キット中に含めることができる。アッセイは、例えば、ノザンハイブリダイゼーションまたはＤＮＡチップまたはサンドイッチＥＬＩＳＡまたは当分野において公知の任意の他の方法の形態であり得る。あるいは、キットは、１つ以上の核酸配列を含む核酸基板アレイを含有する。
Ｔ細胞モジュレート剤の使用
本明細書に提供される組成物および方法のいずれかにおいて使用される好適なＴ細胞モジュレート剤としては、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤が挙げられる。非限定的な例として、好適なＴ細胞モジュレート剤または１つ以上のＴ細胞モジュレート剤との組合せで使用される薬剤を、以下の表１０に示す。
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本発明による治療実体の投与を、改善された移動、送達、忍容性などを提供するために配合物中に取り込まれる好適な担体、賦形剤、および他の薬剤とともの施すことが認識される。複数の適切な配合物を、全ての製薬化学者に公知の処方集に見出すことができる：Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ’ｓ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ（１５ｔｈ ｅｄ，Ｍａｃｋ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｅａｓｔｏｎ，ＰＡ（１９７５））、特に、その中のＢｌａｕｇ、ＳｅｙｍｏｕｒによるＣｈａｐｔｅｒ ８７。これらの配合物としては、例えば、散剤、ペースト剤、軟膏剤、ゼリー剤、ワックス、オイル、脂質、脂質（カチオンまたはアニオン）含有ベシクル（例えば、Ｌｉｐｏｆｅｃｔｉｎ（商標））、ＤＮＡコンジュゲート、無水吸収ペースト剤、水中油型および油中水型エマルション、エマルションカルボワックス（種々の分子量のポリエチレングリコール）、半固体ゲル剤、ならびにカルボワックスを含有する半固体混合物が挙げられる。上記混合物のいずれも、本発明による治療および治療法において適切であり得るが、配合物中の活性成分が配合物により不活性化されず、配合物が投与経路について生理学的に適合性および忍容性であることを条件とする。Ｂａｌｄｒｉｃｋ Ｐ．“Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ ｅｘｃｉｐｉｅｎｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ：ｔｈｅ ｎｅｅｄ ｆｏｒ ｐｒｅｃｌｉｎｉｃａｌ ｇｕｉｄａｎｃｅ．”Ｒｅｇｕｌ．Ｔｏｘｉｃｏｌ Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．３２（２）：２１０−８（２０００）、Ｗａｎｇ Ｗ．“Ｌｙｏｐｈｉｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｓｏｌｉｄ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ．”Ｉｎｔ．Ｊ．Ｐｈａｒｍ．２０３（１−２）：１−６０（２０００）、Ｃｈａｒｍａｎ ＷＮ“Ｌｉｐｉｄｓ，ｌｉｐｏｐｈｉｌｉｃ ｄｒｕｇｓ，ａｎｄ ｏｒａｌ ｄｒｕｇ ｄｅｌｉｖｅｒｙ−ｓｏｍｅ ｅｍｅｒｇｉｎｇ ｃｏｎｃｅｐｔｓ．”Ｊ Ｐｈａｒｍ Ｓｃｉ．８９（８）：９６７−７８（２０００）、Ｐｏｗｅｌｌ ｅｔ ａｌ．“Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ ｏｆ ｅｘｃｉｐｉｅｎｔｓ ｆｏｒ ｐａｒｅｎｔｅｒａｌ ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｓ”ＰＤＡ Ｊ Ｐｈａｒｍ Ｓｃｉ Ｔｅｃｈｎｏｌ．５２：２３８−３１１（１９９８）および製薬化学者に周知の配合物、賦形剤および担体に関連する追加の情報についてのそれらの引用も参照。
Ｔ細胞モジュレート剤を含む本発明の治療配合物は、免疫関連障害または異常免疫応答に伴う症状を治療または緩和するために使用される。本発明はまた、免疫関連障害または異常免疫応答に伴う症状を治療または緩和する方法を提供する。治療レジメンは、免疫関連障害または異常免疫応答を罹患する（またはそれらを発症するリスクがある）対象、例えば、ヒト患者を、標準的方法を使用して同定することにより実施される。例えば、Ｔ細胞モジュレート剤は、自己免疫疾患および／または炎症障害の治療における有用な治療ツールである。ある実施形態において、Ｔｈ１７Ｔ細胞分化をモジュレートする、例えば、阻害し、中和し、または干渉するＴ細胞モジュレート剤の使用が、自己免疫疾患および／または炎症障害の治療に企図される。ある実施形態において、Ｔｈ１７Ｔ細胞分化をモジュレートする、例えば、向上させ、または促進するＴ細胞モジュレート剤の使用は、例えば、ある病原体および他の感染性疾患に対するＴｈ１７応答の増強に企図される。Ｔ細胞モジュレート剤は、例えば、移植片拒絶を予防し、遅延させ、もしくはそうでなければ軽減させ、および／または移植片の生存を延長させるための種々の移植指標における有用な治療ツールでもある。それというのも、移植片拒絶の一部の症例においてもＴｈ１７細胞が重要な役割を担い得ることも示されているためである（例えば、Ａｂａｄｊａ Ｆ，Ｓａｒｒａｊ Ｂ，Ａｎｓａｒｉ ＭＪ．，“Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｏｆ Ｔ ｈｅｌｐｅｒ １７ ｉｍｍｕｎｉｔｙ ｉｎ ｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ．”Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｏｒｇａｎ Ｔｒａｎｓｐｌａｎｔ．２０１２ Ｆｅｂ；１７（１）：８−１４．ｄｏｉ：１０．１０９７／ＭＯＴ．０ｂ０１３ｅ３２８３４ｅｆ４ｅ４参照）。Ｔ細胞モジュレート剤は、癌および／または抗腫瘍免疫における有用な治療ツールでもある。それというのも、Ｔｈ１７／Ｔｒｅｇバランスはそれらの適用症にも関与しているためである。例えば、一部の研究は、ＩＬ−２３およびＴｈ１７細胞が一部の癌、例えば、非限定的な例として、結腸直腸癌における役割を担うことを示唆している（例えば、Ｙｅ Ｊ，Ｌｉｖｅｒｇｏｏｄ ＲＳ，Ｐｅｎｇ Ｇ．“Ｔｈｅ ｒｏｌｅ ａｎｄ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｔｕｍｏｒ ｉｍｍｕｎｉｔｙ．”Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ．２０１３ Ｊａｎ；１８２（１）：１０−２０．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ａｊｐａｔｈ．２０１２．０８．０４１．Ｅｐｕｂ ２０１２ Ｎｏｖ １４参照）。Ｔ細胞モジュレート剤は、異常Ｔｈ１７細胞産生を呈する遺伝子欠損を有する患者、例えば、Ｔｈ１７細胞を天然に産生しない患者においても有用である。
Ｔ細胞モジュレート剤は、自己免疫障害、炎症疾患などに対するワクチンにおいて、および／またはワクチンアジュバントとしても有用である。これらのタイプの障害の治療のためのアジュバントの組合せは、標的化される自己抗原、すなわち、自己免疫に関与する自己抗原、例えば、ミエリン塩基性タンパク質；炎症自己抗原、例えば、アミロイドペプチドタンパク質、または移植抗原、例えば、アロ抗原からの広範な抗原との組合せにおける使用に好適である。抗原は、タンパク質に由来するペプチドまたはポリペプチド、ならびに以下のもの：糖、タンパク質、ポリヌクレオチドまたはオリゴヌクレオチド、自己抗原、アミロイドペプチドタンパク質、移植抗原、アレルゲン、または他の巨大分子要素のいずれかの断片を含み得る。一部の例において、２つ以上の抗原を抗原組成物中に含める。
自己免疫疾患としては、例えば、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ、自己免疫要素によるウイルス疾患である）、円形脱毛症、強直性脊椎炎、抗リン脂質抗体症候群、自己免疫性アジソン病、自己免疫性溶血性貧血、自己免疫性肝炎、自己免疫性内耳疾患（ＡＩＥＤ）、自己免疫性リンパ球増殖性症候群（ＡＬＰＳ）、自己免疫性血小板減少性紫斑病（ＡＴＰ）、ベーチェット病、心筋症、セリアック疱疹状皮膚炎；慢性疲労免疫機能不全症候群（ＣＦＩＤＳ）、慢性炎症脱髄多発性神経障害（ＣＩＰＤ）、瘢痕性類天疱瘡、寒冷凝集素症、クレスト症候群、クローン病、デゴス病、若年性皮膚筋炎、円板状ループス、本態性混合型クリオグロブリン血症、線維筋痛−線維筋炎、グレーブス病、ギランバレー症候群、橋本甲状腺炎、特発性肺線維症、特発性血小板減少性紫斑病（ＩＴＰ）、ＩｇＡ腎症、インスリン依存性糖尿病、若年性慢性関節炎（スティル病）、若年性関節リウマチ、メニエール病、混合型結合組織病、多発性硬化症、重症筋無力症、悪性貧血、結節性多発動脈炎、多発性軟骨炎、多腺性症候群（ｐｏｌｙｇｌａｎｄｕｌａｒ ｓｙｎｄｒｏｍｅ）、リウマチ性多発筋痛、多発性筋炎および皮膚筋炎、原発性無ガンマグロブリン血症、原発性胆汁性肝硬変、乾癬、乾癬性関節炎、レイノー現象、ライター症候群、リウマチ熱、関節リウマチ、サルコイドーシス、強皮症（進行性全身性硬化症（ＰＳＳ）、全身性硬化症（ＳＳ）としても公知）、シェーグレン症候群、スティフマン症候群、全身性エリテマトーデス、高安動脈炎、側頭動脈炎／巨細胞性動脈炎、潰瘍性大腸炎、ブドウ膜炎、白斑ならびにウェゲナー肉芽腫症が挙げられる。
一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、対象における炎症要素を有する自己免疫疾患、例えば、異常免疫応答の症状の治療、その進行の遅延、またはそうでなければその改善において有用である。一部の実施形態において、Ｔ細胞モジュレート剤は、異常Ｔｈ１７応答、例えば、異常ＩＬ−１７産生に伴うことが公知の自己免疫疾患、例えば、多発性硬化症（ＭＳ）、乾癬、炎症性腸疾患、潰瘍性大腸炎、クローン病、ブドウ膜炎、ループス、強直性脊椎炎、および関節リウマチなどの治療に有用である。
炎症障害としては、例えば、慢性および急性炎症障害が挙げられる。炎症障害の例としては、アルツハイマー病、喘息、アトピー性皮膚炎、アレルギー、アテローム性動脈硬化症、気管支喘息、湿疹、糸球体腎炎、移植片対宿主病、溶血性貧血、骨関節炎、敗血症、卒中、組織および臓器の移植、血管炎、糖尿病性網膜症ならびに人工呼吸器誘発性肺損傷が挙げられる。
これらの免疫関連障害に伴う症状としては、例えば、炎症、発熱、全身倦怠感、発熱、疼痛（炎症部位に局在することが多い）、頻脈、関節疼痛または疼き（関節痛）、呼吸促迫または他の異常呼吸パターン、悪寒、錯乱、見当識障害、興奮、眩暈、咳嗽、呼吸困難、肺感染、心不全、呼吸器不全、浮腫、体重増加、粘液膿性の再発、悪液質、喘鳴、頭痛、および腹部症状、例えば、腹痛、下痢または便秘などが挙げられる。
治療の有効性は、特定の免疫関連障害を診断または治療する任意の公知の方法に関連して決定する。免疫関連障害の１つ以上の症状の緩和は、Ｔ細胞モジュレート剤が臨床的利益を付与することを示す。
免疫関連障害または異常免疫応答を罹患する患者へのＴ細胞モジュレート剤の投与は、種々の実験室または臨床的目的のいずれかが達成される場合、良好とみなされる。例えば、患者へのＴ細胞モジュレート剤の投与は、免疫関連障害または異常免疫応答に伴う症状の１つ以上が緩和、低減、阻害され、またはさらなる、すなわち、悪化状態に進行しない場合、良好とみなされる。患者へのＴ細胞モジュレート剤の投与は、免疫関連障害または異常免疫応答が寛解に入り、またはさらなる、すなわち、悪化状態に進行しない場合、良好とみなされる。
Ｔ細胞モジュレート剤の治療有効量は、一般に、治療目的を達成するために必要とされる量に関連する。投与すべき要求量は、さらに、Ｔ細胞モジュレート剤のその特異的標的の特異性に依存し、投与されるＴ細胞モジュレート剤が、それが投与される他の対象から自由体積で枯渇される速度にも依存する。
Ｔ細胞モジュレート剤は、医薬組成物の形態で、種々の疾患および障害の治療のために投与することができる。このような組成物の調製に関与する原理および考慮、ならびに要素の選択における指針は、例えば、Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ：Ｔｈｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｏｆ Ｐｈａｒｍａｃｙ １９ｔｈ ｅｄ．（Ａｌｆｏｎｓｏ Ｒ．Ｇｅｎｎａｒｏ，ｅｔ ａｌ．，ｅｄｉｔｏｒｓ）Ｍａｃｋ Ｐｕｂ．Ｃｏ．，Ｅａｓｔｏｎ，Ｐａ．：１９９５；Ｄｒｕｇ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ：Ｃｏｎｃｅｐｔｓ，Ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓ，Ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ，Ａｎｄ Ｔｒｅｎｄｓ，Ｈａｒｗｏｏｄ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，Ｌａｎｇｈｏｒｎｅ，Ｐａ．，１９９４；およびＰｅｐｔｉｄｅ Ａｎｄ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｄｒｕｇ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ（Ａｄｖａｎｃｅｓ Ｉｎ Ｐａｒｅｎｔｅｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｖｏｌ．４），１９９１，Ｍ．Ｄｅｋｋｅｒ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋに提供される。
ポリペプチドベースのＴ細胞モジュレート剤を使用する場合、標的に特異的に結合し、治療機能を保持する最小断片が好ましい。このような断片は、化学合成し、および／または組換えＤＮＡ技術により産生することができる（例えば、Ｍａｒａｓｃｏ ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ，９０：７８８９−７８９３（１９９３）参照）。配合物は、治療される特定の適応症に必要な２つ以上の活性化合物、好ましくは、互いに悪影響を与えない相補的活性を有するものも含有し得る。あるいは、またはさらに、組成物は、その機能を向上させる薬剤、例えば、細胞傷害剤、サイトカイン、化学療法剤、または増殖阻害剤などを含み得る。このような分子は、好適には、意図される目的に有効な量の組合せで存在する。
本明細書に引用される全ての刊行物および特許文献は、それぞれのこのような刊行物または文献が参照により本明細書に組み込まれることを個別具体的に示されるかのように、参照により本明細書に組み込まれる。刊行物および特許文献の引用は、任意のものが関連する先行技術であるという自白としてでなく、その内容または日付に関するいかなる自白も構成もしないものとして意図される。本発明を目下詳細な説明として記載したが、当業者は、本発明を種々の実施形態において実施することができること、ならびに上記説明および以下の実施例が説明の目的のためであり、以下の特許請求の範囲を限定するものではないことを認識する。
実施された実験および達成された結果を含む以下の実施例を、説明の目的のためにのみ提供し、本発明を限定するものと解釈すべきではない。
実施例１：材料および方法
手短に述べると、遺伝子発現プロファイルを、１８個の時点（０．５時間から７２日間）において、Ｔｈ１７条件（ＩＬ−６、ＴＧＦ−β１）または対照（Ｔｈ０）下で、ＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘマイクロアレイＨＴ＿ＭＧ−４３０Ａを使用して計測した。４つの推論法にわたるコンセンサスを使用して示差的に発現された遺伝子を検出し、自動導出されたｋを用いるｋ平均法を使用して遺伝子をクラスタリングする。時間的調節相互作用を、調節因子の推定標的（例えば、ＣｈＩＰｓｅｑに基づく）と、標的遺伝子のクラスタ（４つのクラスタリングスキームを使用）との間の有意な（ｐ＜５＊１０−５およびエンリッチメント倍率＞１．５）重複を検索することにより推定した。ネットワークベースおよび発現ベース特性を使用して摂動についての候補を辞書的に順序付けした。ｓｉＲＮＡ送達にＳｉＮＷを使用して摂動を行った。これらの方法を以下により詳細に記載する。
マウス：Ｃ５７ＢＬ／６野生型（ｗｔ）、Ｍｔ−／−、Ｉｒｆ１−／−、Ｆａｓ−／−、Ｉｒｆ４ｆｌ／ｆｌ、およびＣｄ４Ｃｒｅマウスを、Ｊａｃｋｓｏｎ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（Ｂａｒ Ｈａｒｂｏｒ，ＭＥ）から入手した。Ｓｔａｔ１−／−および１２９／Ｓｖ対照マウスを、Ｔａｃｏｎｉｃ（Ｈｕｄｓｏｎ、ＮＹ）から購入した。ＩＬ−１２ｒβ１−／−マウスは、Ｒｕｓｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｍｅｄｉｃａｌ ＣｅｎｔｅｒからＤｒ．Ｐａｈａｎ Ｋａｌｉｐａｄａにより提供された。ＩＬ−１７Ｒａ−／−マウスは、Ｌｏｕｉｓｉａｎａ Ｓｔａｔｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ／Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ＰｉｔｔｓｂｕｒｇｈからＤｒ．Ｊａｙ Ｋｏｌｌｓにより提供された。Ｉｒｆ８ｆｌ／ｆｌマウスは、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ ＨｅａｌｔｈからＤｒ．Ｋｅｉｋｏ Ｏｚａｔｏにより提供された。Ｉｒｆ４ｆｌ／ｆｌおよびＩｒｆ８ｆｌ／ｆｌマウスの両方をＣｄ４Ｃｒｅマウスと交配してＣｄ４Ｃｒｅ×Ｉｒｆ４ｆｌ／ｆｌおよびＣｄ４Ｃｒｅ×Ｉｒｆ８ｆｌ／ｆｌマウスを生成した。全ての動物を、Ｈａｒｖａｒｄ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ｉｎ Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡにおける慣用の無菌施設中で飼育および維持した（ＩＵＣＡＣプロトコル：０３１１−０３１−１４（ＶＫＫ）および０６０９−０５８０１５（ＡＲ））。全ての実験を、Ｈａｒｖａｒｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ａｒｅａ Ｓｔａｎｄｉｎｇ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｏｎ Ａｎｉｍａｌｓ ａｔ ｔｈｅ Ｈａｒｖａｒｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｃｈｏｏｌ（Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ）により概説される指針に従って実施した。さらに、Ｍｉｎａ−／−マウスからの脾臓は、Ｓｔ．Ｊｕｄｅ Ｃｈｉｌｄｒｅｎ’ｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＨｏｓｐｉｔａｌからＤｒ．Ｍａｒｋ Ｂｉｘにより提供された（ＩＡＣＵＣプロトコル：４５３）。Ｐｏｕ２ａｆ１−／−マウスを、Ｄｒ．Ｒｏｂｅｒｔ Ｒｏｅｄｅｒの実験室から入手した（Ｋｉｍ，Ｕ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ Ｂ−ｃｅｌｌ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｃｏａｃｔｉｖａｔｏｒ ＯＣＡ−Ｂ／ＯＢＦ−１／Ｂｏｂ−１ ｉｓ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ ｎｏｒｍａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ｉｓｏｔｙｐｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ ３８３，５４２−５４７，ｄｏｉ：１０．１０３８／３８３５４２ａ０（１９９６））。野生型およびＯｃｔ−／−胎児肝臓を、Ｅ１２．５日目に得、亜致死的に放射線を浴びたＲａｇ１−／−マウス中に既に記載のとおり移植した（Ｗａｎｇ，Ｖ．Ｅ．，Ｔａｎｔｉｎ，Ｄ．，Ｃｈｅｎ，Ｊ．＆ Ｓｈａｒｐ，Ｐ．Ａ．Ｂ ｃｅｌｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｉｎ Ｏｃｔ−１−ｄｅｆｉｃｉｅｎｔ ｍｉｃｅ．Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．１０１，２００５−２０１０，ｄｏｉ：１０．１０７３／ｐｎａｓ．０３０７３０４１０１（２００４））（ＩＡＣＵＣプロトコル：１１−０９００３）。
細胞ソーティングおよびペトリ皿中のインビトロＴ細胞分化：Ｃｄ４＋Ｔ細胞を、脾臓およびリンパ節から抗ＣＤ４マイクロビーズ（Ｍｉｌｔｅｎｙｉ Ｂｉｏｔｅｃｈ）を使用して精製し、次いで１％のＦＣＳを有するＰＢＳ中で、抗Ｃｄ４−ＰｅｒＣＰ、抗Ｃｄ６２ｌ−ＡＰＣ、および抗Ｃｄ４４−ＰＥ抗体（全てＢｉｏｌｅｇｅｎｄ，ＣＡ）により室温において２０分間染色した。
ＢＤ ＦＡＣＳＡｒｉａセルソーターを使用してナイーブＣｄ４＋Ｃｄ６２ｌｈｉｇｈＣｄ４４ｌｏｗＴ細胞をソートした。ソートされた細胞を、プレート結合抗Ｃｄ３（２μｇ／ｍｌ）および抗Ｃｄ２８（２μｇ／ｍｌ）によりサイトカインの存在下で活性化させた。Ｔｈ１７分化について：２ｎｇ／ｍＬのｒｈＴＧＦ−β１（Ｍｉｌｔｅｎｙｉ Ｂｉｏｔｅｃ）、２５ｎｇ／ｍＬのｒｍＩｌ−６（Ｍｉｌｔｅｎｙｉ Ｂｉｏｔｅｃ）、２０ｎｇ／ｍｌのｒｍＩｌ−２３（Ｍｉｌｔｅｎｙｉ Ｂｉｏｔｅｃ）、および２０ｎｇ／ｍｌのｒｍＩＬ−β１（Ｍｉｌｔｅｎｙｉ Ｂｉｏｔｅｃ）。細胞を、０．５〜７２時間培養し、ＲＮＡ、細胞内サイトカイン染色、およびフローサイトメトリーのために回収した。
フローサイトメトリーおよび細胞内サイトカイン染色（ＩＣＣ）：ソートされたナイーブＴ細胞を、ホルボール１２−ミリステート１３−アセテート（ＰＭＡ）（５０ｎｇ／ｍｌ、Ｓｉｇｍａ−ａｌｄｒｉｃｈ，ＭＯ）、イオノマイシン（１μｇ／ｍｌ、Ｓｉｇｍａ−ａｌｄｒｉｃｈ，ＭＯ）およびモネンシンを含有するタンパク質輸送阻害剤（Ｇｏｌｇｉｓｔｏｐ）（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）により４時間刺激してから抗体による染色により検出した。表面マーカーを１％のＦＣＳを有するＰＢＳ中で室温において２０分間染色し、次いで、続いて細胞をＣｙｔｏｐｅｒｍ／Ｃｙｔｏｆｉｘ（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）中で固定し、Ｐｅｒｍ／Ｗａｓｈ Ｂｕｆｆｅｒ（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）により浸透化させ、記載のとおりＰｅｒｍ／Ｗａｓｈ緩衝液中で希釈されたＢｉｏｌｅｇｅｎｄコンジュゲート抗体、すなわち、Ｂｒｉｌｌｉａｎｔ Ｖｉｏｌｅｔ ６５０（商標）抗マウスＩＦＮ−γ（ＸＭＧ１．２）およびアロフィコシアニン抗ＩＬ−１７Ａ（ＴＣ１１−１８Ｈ１０．１）により染色した（Ｂｅｔｔｅｌｌｉ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｐａｔｈｗａｙｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ ｅｆｆｅｃｔｏｒ ＴＨ１７ ａｎｄ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔｕｒｅ ４４１，２３５−２３８（２００６））（図５、図１６）。ＲＯＲγｔタンパク質発現の時間経過を計測するため、同様にｅＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅ製のフィコエリスリンコンジュゲート抗レチノイド関連オーファン受容体ガンマを使用した（Ｂ２Ｄ）（図１６）。ノックアウトマウスからの細胞についてのＦＯＸＰ３染色を、ｅＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅによるＦＯＸＰ３染色キット（００−５５２３−００）により、その“Ｏｎｅｓｔｅｐ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｆｏｒ ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ（ｎｕｃｌｅａｒ）ｐｒｏｔｅｉｎｓ”に従って実施した。ＦＡＣＳ ＣａｌｉｂｕｒまたはＬＳＲ ＩＩ（両方ともＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）のいずれかを使用してデータを収集し、次いでＦｌｏｗ Ｊｏソフトウェア（Ｔｒｅｅｓｔａｒ）（Ａｗａｓｔｈｉ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ａ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ ２７ ｉｎ ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ １０−ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａｎｔｉ−ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔｕｒｅ ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ ８，１３８０−１３８９，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ１５４１（２００７）；Ａｗａｓｔｈｉ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｃｕｔｔｉｎｇ ｅｄｇｅ：ＩＬ−２３ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｇｆｐ ｒｅｐｏｒｔｅｒ ｍｉｃｅ ｒｅｖｅａｌ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ｏｆ ＩＬ−１７−ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｃｅｌｌｓ．Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ １８２，５９０４−５９０８，ｄｏｉ：１０．４０４９／ｊｉｍｍｕｎｏｌ．０９００７３２（２００９））を使用して分析した。
酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）を使用するサイトカイン分泌の定量：ノックアウトマウスからのナイーブＴ細胞およびそれらの野生型対照を上記のとおり培養し、それらの上清を７２時間後に回収し、サイトカイン濃度をＥＬＩＳＡ（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ製のＩＬ−１７およびＩＬ−１０についての抗体）により、または示されるサイトカインについてのサイトメトリックビーズアレイ（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ）により、製造業者の説明書に従って測定した（図５、図１６）。
マイクロアレイデータ：ナイーブＴ細胞をＷＴマウスから単離し、ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１により処理した。ＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘマイクロアレイＨＴ＿ＭＧ−４３０Ａを使用して得られたｍＲＮＡレベルを１８個の異なる時点において計測した（（０．５〜７２時間；図１ｂ））。さらに、最初にＩＬ−６、ＴＧＦ−β１により処理され、および４８時間後にＩＬ−２３を添加された細胞を、５つの時点（５０〜７２時間）においてプロファイリングした。対照として、Ｔｈ０条件下で刺激された時間および培養マッチＷＴナイーブＴ細胞を使用した。生物学的レプリケートを、１８個の時点の８つ（１時間、２時間、１０時間、２０時間、３０時間、４２時間、５２時間、６０時間）で計測し、再現性は高かった（ｒ２＞０．９８）。さらなる検証のため、分化時間経過を、Ｔｈ１７細胞およびナイーブＴ細胞の公開マイクロアレイデータ（Ｗｅｉ，Ｇ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ Ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９））と比較した（図６ｃ）。追加のデータセットにおいて、ナイーブＴ細胞をＷＴおよびＩｌ２３ｒ−／−マウスから単離し、ＩＬ−６、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−２３により処理し、４つの異なる時点（４９時間、５４時間、６５時間、７２時間）においてプロファイリングした。ＲＭＡアルゴリズムとそれに続く分位数正規化（Ｒｅｉｃｈ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．ＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎ ２．０．Ｎａｔｕｒｅ ｇｅｎｅｔｉｃｓ ３８，５００−５０１，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｇ０５０６−５００（２００６））を使用して発現データを前処理した。
示差的に発現された遺伝子の検出：示差的に発現された遺伝子（Ｔｈ０対照と比較）を、４つの方法を使用して見出した：（１）変化倍率。少なくとも２つの時点間の２倍変化（上方または下方）の要求。（２）多項式フィット。時間経過データにおける示差的発現を同定するために設計されたＥＤＧＥソフトウェア（Ｓｔｏｒｅｙ，Ｊ．，Ｘｉａｏ，Ｗ．，Ｌｅｅｋ，Ｊ．，Ｔｏｍｐｋｉｎｓ，Ｒ．＆ Ｄａｖｉｓ，Ｒ．ｉｎ Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．ｖｏｌ．１０２ １２８３７（２００５）；Ｌｅｅｋ，Ｊ．Ｔ．，Ｍｏｎｓｅｎ，Ｅ．，Ｄａｂｎｅｙ，Ａ．Ｒ．＆ Ｓｔｏｒｅｙ，Ｊ．Ｄ．ＥＤＧＥ：ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２２，５０７−５０８，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｋ００５（２００６））を使用し、ｑ値の閾値は≦０．０１であった。（３）シグモイドフィット。ＥＤＧＥと類似する一方、時間経過遺伝子発現データのモデリングにより適切なことが多いシグモイド関数により多項式を置き換えるアルゴリズム（Ｃｈｅｃｈｉｋ，Ｇ．＆ Ｋｏｌｌｅｒ，Ｄ．Ｔｉｍｉｎｇ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｎｇｅｓ．Ｊ Ｃｏｍｐｕｔ Ｂｉｏｌ １６，２７９−２９０，ｄｏｉ：１０．１０８９／ｃｍｂ．２００８．１３ＴＴ１０．１０８９／ｃｍｂ．２００８．１３ＴＴ［ｐｉｉ］（２００９））を使用した。≦０．０１のｑ値の閾値。（４）ＡＮＯＶＡを使用した。遺伝子発現を、時間（２つ以上のレプリケートが存在する時点のみ使用）および処理（「ＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６」または「Ｔｈ０」）によりモデリングする。モデルは、それぞれの可変部を独立して、およびそれらの相互作用を考慮する。処理パラメータまたは相互作用パラメータにより割り当てられたｐ値が０．０１のＦＤＲ閾値をパスしたケースを報告した。
全体として、方法間の実質的な重複（方法の任意のペア間の８２％の平均）が観察された。遺伝子の示差的発現スコアを、それを検出した試験の数と定義した。示差的に発現された遺伝子として、示差的発現スコア＞３のケースを報告した。
Ｉｌ２３ｒ−／−時間経過（ＷＴのＴ細胞と比較）について、方法１．３（上記）を使用した。ここで、１．５の変化倍率カットオフを使用し、少なくとも２つの試験により検出された遺伝子を報告した。
クラスタリング：示差的に発現された遺伝子をグルーピングするいくつかの手法を、それらの時間経過発現データに基づき考慮した：（１）それぞれの時点について、２つの群を定義した：Ｔｈ０細胞に対して（ａ）過剰発現された全ての遺伝子および（ｂ）過少発現された全ての遺伝子（以下参照）；（２）それぞれの時点について、２つの群を定義した：前の時点と比較して（ａ）誘導された全ての遺伝子および（ｂ）抑制された全ての遺伝子；（３）Ｔｈ１７極性化条件のみを使用するＫ平均クラスタリング。クラスタ内類似度（クラスタのセントロイドとの平均ピアソン相関）が全てのクラスタについて０．７５よりも高くなるように、最小ｋを使用した；および（４）Ｔｈ０およびＴｈ１７プロファイルの連結を使用するＫ平均クラスタリング。
方法（１、２）について、遺伝子を含むか否かを決定するため、その元のｍＲＮＡ発現プロファイル（Ｔｈ０、Ｔｈ１７）、およびシグモイド関数（Ｃｈｅｃｈｉｋ，Ｇ．＆ Ｋｏｌｌｅｒ，Ｄ．Ｔｉｍｉｎｇ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｎｇｅｓ．Ｊ Ｃｏｍｐｕｔ Ｂｉｏｌ １６，２７９−２９０，ｄｏｉ：１０．１０８９／ｃｍｂ．２００８．１３ＴＴ１０．１０８９／ｃｍｂ．２００８．１３ＴＴ［ｐｉｉ］（２００９））（したがって、一過性の揺らぎをフィルタリングする）としてのそれらの近似値を考慮した。変化倍率レベル（Ｔｈ０（方法１）または前の時点（方法２）と比較）は、以下の３つの値の最小値として定義されるカットオフをパスすることを要求された：（１）１．７；（２）全ての時点にわたる変化倍率のヒストグラムの平均＋ｓｔｄ；または（３）全ての時点にわたる最大変化倍率。図１ｂに表示されるクラスタは、方法４により得た。
調節ネットワーク推定：Ｔｈ１７分化の潜在的調節因子を、それらの推定標的と、上記方法１〜４に従ってグループピングされた示差的に発現された遺伝子のセットとの間の重複を計算することにより同定した。いくつかの情報源からの調節因子−標的会合をアセンブルした：（１）２９８個の転写調節因子のインビボＤＮＡ結合プロファイル（典型的には、他の細胞中で計測）（Ｌｉｎｈａｒｔ，Ｃ．，Ｈａｌｐｅｒｉｎ，Ｙ．＆ Ｓｈａｍｉｒ，Ｒ．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｍｉｃｒｏＲＮＡ ｍｏｔｉｆ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ：ｔｈｅ Ａｍａｄｅｕｓ ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｎｄ ａ ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ ｏｆ ｍｅｔａｚｏａｎ ｔａｒｇｅｔ ｓｅｔｓ．Ｇｅｎｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ １８，１１８０−１１８９，ｄｏｉ：１０．１１０１／ｇｒ．０７６１１７．１０８（２００８）；Ｚｈｅｎｇ，Ｇ．ｅｔ ａｌ．ＩＴＦＰ：ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２４，２４１６−２４１７，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｎ４３９（２００８）；Ｗｉｌｓｏｎ，Ｎ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｂｌｏｏｄ ｓｔｅｍ／ｐｒｏｇｅｎｉｔｏｒ ｃｅｌｌｓ：ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｅｎ ｍａｊｏｒ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｓ．Ｃｅｌｌ Ｓｔｅｍ Ｃｅｌｌ ７，５３２−５４４，ｄｏｉ：Ｓ１９３４−５９０９（１０）００４４０−６［ｐｉｉ］１０．１０１６／ｊ．ｓｔｅｍ．２０１０．０７．０１６（２０１０）；Ｌａｃｈｍａｎｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ Ｖｏｌ．２６ ２４３８−２４４４（２０１０）；Ｌｉｂｅｒｚｏｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｄａｔａｂａｓｅ（ＭＳｉｇＤＢ）３．０．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２７，１７３９−１７４０，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｒ２６０（２０１１）；Ｊｉａｎｇ，Ｃ．，Ｘｕａｎ，Ｚ．，Ｚｈａｏ，Ｆ．＆ Ｚｈａｎｇ，Ｍ．ＴＲＥＤ：ａ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｅｌｅｍｅｎｔ ｄａｔａｂａｓｅ，ｎｅｗ ｅｎｔｒｉｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ３５，Ｄ１３７−１４０（２００７））；（２）１１個の調節タンパク質のノックアウトに対する転写応答（Ａｗａｓｔｈｉ ｅｔ ａｌ．，Ｊ．Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００９；Ｓｃｈｒａｍｌ，Ｂ．Ｕ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ＡＰ−１ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ Ｂａｔｆ ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔ（Ｈ）１７ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ．Ｎａｔｕｒｅ ４６０，４０５−４０９，ｄｏｉ：ｎａｔｕｒｅ０８１１４［ｐｉｉ］１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０８１１４（２００９）；Ｓｈｉ，Ｌ．Ｚ．ｅｔ ａｌ．ＨＩＦ１ａｌｐｈａ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｇｌｙｃｏｌｙｔｉｃ ｐａｔｈｗａｙ ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｅｓ ａ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＴＨ１７ ａｎｄ Ｔｒｅｇ ｃｅｌｌｓ．Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｍｅｄｉｃｉｎｅ ２０８，１３６７−１３７６，ｄｏｉ：１０．１０８４／ｊｅｍ．２０１１０２７８（２０１１）；Ｙａｎｇ，Ｘ．Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｏｐｐｏｓｉｎｇ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏｃｕｓ ｅｎｃｏｄｉｎｇ ＩＬ−１７ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｉｒｅｃｔ，ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＴＡＴ３ ａｎｄ ＳＴＡＴ５．Ｎａｔｕｒｅ ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ １２，２４７−２５４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．１９９５（２０１１）；Ｄｕｒａｎｔ，Ｌ．ｅｔ ａｌ．Ｄｉｖｅｒｓｅ Ｔａｒｇｅｔｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒ ＳＴＡＴ３ Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅ ｔｏ Ｔ Ｃｅｌｌ Ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃｉｔｙ ａｎｄ Ｈｏｍｅｏｓｔａｓｉｓ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ３２，６０５−６１５，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２０１０．０５．００３（２０１０）；Ｊｕｘ，Ｂ．，Ｋａｄｏｗ，Ｓ．＆ Ｅｓｓｅｒ，Ｃ．Ｌａｎｇｅｒｈａｎｓ ｃｅｌｌ ｍａｔｕｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔａｃｔ ｈｙｐｅｒｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｒｅ ｉｍｐａｉｒｅｄ ｉｎ ａｒｙｌ ｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎ ｒｅｃｅｐｔｏｒ−ｎｕｌｌ ｍｉｃｅ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ（Ｂａｌｔｉｍｏｒｅ，Ｍｄ．：１９５０）１８２，６７０９−６７１７，ｄｏｉ：１０．４０４９／ｊｉｍｍｕｎｏｌ．０７１３３４４（２００９）；Ａｍｉｔ，Ｉ．ｅｔ ａｌ．Ｕｎｂｉａｓｅｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｅｄｉａｔｉｎｇ ｐａｔｈｏｇｅｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ ３２６，２５７−２６３，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１１７９０５０（２００９）；Ｘｉａｏ，Ｓ．ｅｔ ａｌ．Ｒｅｔｉｎｏｉｃ ａｃｉｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ Ｆｏｘｐ３＋ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｉｎｈｉｂｉｔｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ ｂｙ ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ＴＧＦ−ｂｅｔａ−ｄｒｉｖｅｎ Ｓｍａｄ３ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ａｎｄ ｉｎｈｉｂｉｔｉｎｇ ＩＬ−６ ａｎｄ ＩＬ−２３ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ １８１，２２７７−２２８４，ｄｏｉ：１８１／４／２２７７［ｐｉｉ］（２００８））；（３）Ｏｎｔｏｇｅｎｅｔアルゴリズム（Ｊｏｊｉｃ ｅｔ ａｌ．、審査中；利用可能な調節モデル：を、マウスの自然および適応免疫系からの１５９個の細胞サブセットからの４８４個のマイクロアレイ試料を含むマウスＩｍｍＧｅｎコンソーシアムからのデータ（２０１０年１月公開（Ｈｅｎｇ，Ｔ．Ｓ．＆ Ｐａｉｎｔｅｒ，Ｍ．Ｗ．Ｔｈｅ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｇｅｎｏｍｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ：ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｉｍｍｕｎｅ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔｕｒｅ ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ ９，１０９１−１０９４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ１００８−１０９１（２００８））に適用することにより得られた追加の潜在的相互作用；（４）プロモーター領域中のシス調節因子エンリッチメントの統計分析（Ｅｌｋｏｎ，Ｒ．，Ｌｉｎｈａｒｔ，Ｃ．，Ｓｈａｒａｎ，Ｒ．，Ｓｈａｍｉｒ，Ｒ．＆ Ｓｈｉｌｏｈ，Ｙ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｖｏｌ．１３ ７７３−７８０（２００３）；Ｏｄａｂａｓｉｏｇｌｕ，Ａ．，Ｃｅｌｉｋ，Ｍ．＆ Ｐｉｌｅｇｇｉ，Ｌ．Ｔ．ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １９９７ ＩＥＥＥ／ＡＣＭ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｓｉｇｎ ５８−６５（ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｓａｎ Ｊｏｓｅ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ，１９９７））；および（５）ＩＰＡソフトウェアのＴＦエンリッチメントモジュール。データベース中のそれぞれのＴＦについて、フィッシャーの正確検定を使用するその推定標的と上記定義の群のそれぞれとの間の重複の統計的有意性を計算した。ｐ＜５＊１０−５およびエンリッチメント倍率＞１．５のケースを含めた。
調節ネットワーク中のそれぞれのエッジに、そのそれぞれの調節因子および標的ノードの発現プロファイルに基づきタイムスタンプを割り当てた。標的ノードについて、遺伝子が示差的に発現され、または前の時点（上記グルーピング法１および２と同様）に対して有意に誘導もしくは抑制されたタイムスタンプを考慮した。調節因子ノードを、（ｉ）それがＴｈ０と比較して過少発現された場合；または（ｉｉ）発現が低く（時間における最大値の＜２０％）、遺伝子がＴｈ０と比較して過剰発現されなかった場合；または（ｉｉｉ）時間におけるこの時点まで、遺伝子が１００の最小発現値を超えて発現されなかった場合、所与の時点において「不存在」と定義した。追加の制約として、Ｓｃｈｗａｎｈａｕｅｓｓｅｒ，Ｂ．ｅｔ ａｌ．（Ｇｌｏｂａｌ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ．Ｎａｔｕｒｅ ４７３，３３７−３４２，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１００９８（２０１１））からのモデルを使用し、時間的発現プロファイルの連続表示のためのシグモイドフィット（Ｃｈｅｃｈｉｋ ＆ Ｋｏｌｌｅｒ，Ｊ Ｃｏｍｐｕｔ Ｂｉｏｌ ２００９）、およびタンパク質半減期の推定のためのＰｒｏｔＰａｒａｍソフトウェア（Ｗｉｌｋｉｎｓ，Ｍ．Ｒ．ｅｔ ａｌ．Ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏｏｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ＥｘＰＡＳｙ ｓｅｒｖｅｒ．Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．１１２，５３１−５５２（１９９９））を使用してタンパク質発現レベルを推定した。所与の時点において、予測タンパク質レベルは、時間経過の間に到達される最大値を１．７倍以上で下回り、Ｔｈ０レベルを１．７倍未満で下回らないことが要求された。時点規定グルーピング（上記グルーピング法１および２）に基づき推定されたエッジに割り当てられたタイミングを、その規定時点に限定した。例えば、エッジを１時間において誘導された遺伝子のセットのエンリッチメントに基づき推定した場合（グルーピング法＃２）、それに「１時間」のタイムスタンプを割り当てる。次いで、この同一エッジは、それが追加の試験により明らかにされた場合、追加のタイムスタンプのみを有し得る。
Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇシグネチャー遺伝子の選択：２７５個の遺伝子シグネチャー（表１）の選択は、可能な限り多くの分化プログラムの局面を反映するためのいくつかの基準を組み合わせた。以下の要件を定義した：（１）シグネチャーは、Ｔｈ１７マイクロアレイシグネチャーに属するＴＦ（他のＣＤ４＋Ｔ細胞と比較（Ｗｅｉ ｅｔ ａｌ．，ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９））、本明細書に記載の方法の部参照）；ネットワーク中の調節因子として含まれ、示差的発現スコア＞１を有するＴＦ；または強力に示差的に発現されるＴＦ（示差的発現スコア＝４）の全てを含まなければならず；（２）これは、類似の発現プロファイルを有する遺伝子のそれぞれのクラスタからの少なくとも１０個の代表物を含まなければならず（上記クラスタリング法（４）を使用）；（３）これは、異なるネットワーク中のそれぞれのＴＦの予測標的からの少なくとも５つの代表物を含有しなければならず；（４）これは、それぞれのエンリッチされた遺伝子オントロジー（ＧＯ）カテゴリー（全ての示差的に発現される遺伝子にわたり計算）の最小数の代表物を含まなければならず；（５）これは、分化プロセスに関連する約１００個の遺伝子、例として、示差的に発現されるサイトカイン、受容体分子および他の細胞表面分子の手作業によりアセンブルされたリストを含まなければならない。これらの異なる基準は実質的な重複を生成し得るため、集合被覆アルゴリズムを使用して５つの条件の全てを満たす遺伝子の最小サブセットを見出した。このリストに、マイクロアレイデータにおいて発現が変化を示さなかった（時間で、または処理間で）１８個の遺伝子を付加した。
８５個の遺伝子シグネチャー（Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ＢｉｏＭａｒｋ ｑＰＣＲアッセイに使用）は、２７５個の遺伝子シグネチャーのサブセットであり、記載の全てのキー調節因子およびサイトカインを含むように選択される。このリストに、１０個の対照遺伝子（２９０００６４Ａ１３ＲＩＫ、ＡＰＩ５、ＣＡＮＤ１、ＣＳＮＫ１Ａ１、ＥＩＦ３Ｅ、ＥＩＦ３Ｈ、ＦＩＰ１Ｌ１、ＧＯＬＧＡ３、ＨＳＢＰ１、ＫＨＤＲＢＳ１、ＭＥＤ２４、ＭＫＬＮ１、ＰＣＢＰ２、ＳＬＣ６Ａ６、ＳＵＦＵ、ＴＭＥＤ７、ＵＢＥ３Ａ、ＺＦＰ４１０）を付加した。
摂動標的の選択：バイアスなしのアプローチを使用してＴｈ１７分化の候補調節因子（転写因子またはクロマチン修飾因子遺伝子）をランキングした。このランキングは、以下の特性に基づいた：（ａ）調節因子をコードする遺伝子がＴｈ１７マイクロアレイシグネチャーに属したか否か（他のＣＤ４＋Ｔ細胞と比較（Ｗｅｉ ｅｔ ａｌ．，ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９））、本明細書に記載の方法参照）；（ｂ）調節因子がキーＴｈ１７分子（ＩＬ−１７、ｌＬ−２１、ＩＬ２３ｒ、およびＲＯＲ−γｔ）を標的化することを予測されたか否か；（ｃ）調節因子が、ＩＰＡソフトウェアからの摂動および物理的結合データの両方に基づき検出されたか否か；（ｄ）調節因子が、少なくとも１０個の標的遺伝子のカットオフを使用してネットワーク中に含まれたか否か；（ｅ）調節因子をコードする遺伝子が、Ｔｈ１７時間経過において有意に誘導されたか否か。誘導が４時間後に起きたケースのみを考慮して非特異的ヒットを除外した；（ｆ）調節因子をコードする遺伝子が、前の試験におけるＴｈ１７関連摂動に応答して示差的に発現されたか否か。この基準について、摂動されたＴｈ１７細胞における転写効果のデータベースをアセンブルした、例として：Ｂａｔｆ（Ｓｃｈｒａｍｌ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ ２００９）、ＲＯＲ−γｔ（Ｘｉａｏ ｅｔ ａｌ．、未公開）、Ｈｉｆ１ａ（Ｓｈｉ ｅｔ ａｌ．，Ｊ．Ｅｘｐ．Ｍｅｄ．（２０１１））、Ｓｔａｔ３およびＳｔａｔ５（Ｙａｎｇ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ Ｉｍｍｕｎｏｌ（２０１１）；Ｄｕｒａｎｔ，Ｌ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ Ｖｏｌ．３２ ６０５−６１５（２０１０）、Ｔｂｘ２１（Ａｗａｓｔｈｉ ｅｔ ａｌ．、未公開）、ＩＬ２３ｒ（本試験）、ならびにＡｈｒ（Ｊｕｘ ｅｔ ａｌ．，Ｊ．Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００９））のノックアウト。ジゴキシン（Ｈｕｈ，Ｊ．Ｒ．ｅｔ ａｌ．Ｄｉｇｏｘｉｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ ｓｕｐｐｒｅｓｓ ＴＨ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｂｙ ａｎｔａｇｏｎｉｚｉｎｇ ＲＯＲｇａｍｍａｔ ａｃｔｉｖｉｔｙ．Ｎａｔｕｒｅ ４７２，４８６−４９０，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０９９７８（２０１１））およびハロフジノン（Ｓｕｎｄｒｕｄ，Ｍ．Ｓ．ｅｔ ａｌ．Ｈａｌｏｆｕｇｉｎｏｎｅ ｉｎｈｉｂｉｔｓ ＴＨ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｂｙ ａｃｔｉｖａｔｉｎｇ ｔｈｅ ａｍｉｎｏ ａｃｉｄ ｓｔａｒｖａｔｉｏｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ．Ｓｃｉｅｎｃｅ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．）３２４，１３３４−１３３８，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１１７２６３８（２００９））に対するＴｈ１７応答からのデータ、ならびにＣｈＩＰ−ｓｅｑデータ（Ｘｉａｏ ｅｔ ａｌ．、未公開）から推定されるＲＯＲ−γｔによる直接結合に関する情報も含めた。公開発現データセットの分析を、本明細書に記載の方法の部に記載する。それぞれの調節因子について、それが有意ヒット（上方／下方調節または結合）として現れた条件の数をカウントし；２から３ヒット（１０個のビンのうち分位数３から７）を有する調節因子について、次いで１のスコアを割り当て；３を超えるヒット（分位数８〜１０）を有する調節因子について、２のスコアを割り当てる（そうでなければ０のスコアを割り当てる）；ならびに（ｇ）Ｔｈ１７時間経過における遺伝子の示差的発現スコア。
調節因子を、上記特性により順序：ａ、ｂ、ｃ、ｄ、（ｅおよびｆの合計）、ｇに従って辞書的に順序付けた（すなわち、ａに従って最初のソート、次いでｂに従って同順位解消、など）。少なくとも１つの時点の間に過剰発現されない遺伝子を除外した。例外として、追加の外部検証（特性ｆ）を有する予測調節因子（特性ｄ）を保持した。このランキングを検証するため、教師あり検定を使用した：Ｔｈ１７分化に既に関連した７４個の調節因子を、手作業によりアノテートした。特性の全ては、それらの調節因子に高度に特異的である（ｐ＜１０−３）。さらに、教師あり学習法（Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ）を使用して、特性は、アノテートされた調節因子についての良好な予測能力を提供し（７１％の精度、５倍交差検証を使用）、得られたランキングは、教師なしの辞書的順序付けと高度に相関した（スピアマン相関＞０．８６）。
この方針をタンパク質受容体のランキングに適合させた。この目的のため、特性ｃを除外し、残りの「タンパク質レベル」特性（ｂおよびｄ）を以下の定義により置き換えた：（ｂ）それぞれのリガンドが、Ｔｈ１７時間経過の間に誘導されるか否か；および（ｄ）受容体が、少なくとも５つの標的化転写調節因子のカットオフを使用してネットワーク中に標的として含まれたか否か。
ケイ素ナノワイヤを使用する遺伝子ノックダウン：４×４ｍｍケイ素ナノワイヤ（ＮＷ）基体を調製し、既に記載のとおり９６ウェル組織培養プレート中で３μＬの５０μＭプールの４つのｓｉＧＥＮＯＭＥ ｓｉＲＮＡ（Ｄｈａｒｍｃｏｎ）によりコートした（Ｓｈａｌｅｋ，Ａ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｖｅｒｔｉｃａｌ ｓｉｌｉｃｏｎ ｎａｎｏｗｉｒｅｓ ａｓ ａ ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ｄｅｌｉｖｅｒｉｎｇ ｂｉｏｍｏｌｅｃｕｌｅｓ ｉｎｔｏ ｌｉｖｉｎｇ ｃｅｌｌｓ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ １０７，１８７０−１８７５，ｄｏｉ：１０．１０７３／ｐｎａｓ．０９０９３５０１０７（２０１０））。手短に述べると、１５０，０００個のナイーブＴ細胞を１０μＬの完全培地中でｓｉＲＮＡ付きＮＷ上で播種し、細胞培養インキュベーター（３７℃、５％ＣＯ２）中に置いて４５分間沈降させてから完全に培地添加した。これらの試料を２４時間静置して標的転写物のノックダウンを可能とした。この後、ｓｉＲＮＡ形質移入Ｔ細胞を、αＣｄ３／Ｃｄ２８ｄｙｎａｂｅａｄｓ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）により、製造業者の推奨に従ってＴｈ１７極性化条件（ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６、上記）下で活性化させた。活性化の１０または４８時間後、培養培地をそれぞれのウェルから除去し、試料を１００μＬのＰＢＳにより穏やかに洗浄してから２−メルカプトエタノール（１：１００容量基準）が補給された２０μＬの緩衝液ＴＣＬ（Ｑｉａｇｅｎ）中で溶解させた。ｍＲＮＡをＴｕｒｂｏｃａｐｔｕｒｅプレート（Ｑｉａｇｅｎ）中で回収した後、Ｓｅｎｓｉｓｃｒｉｐｔ ＲＴ酵素（Ｑｉａｇｅｎ）を使用してｃＤＮＡに変換し、既に記載のとおりｑＲＴ−ＰＣＲを使用して８〜１２個の非標的化ｓｉＲＮＡ対照試料に対するノックダウンレベルおよび表現型変化の両方を検証した（Ｃｈｅｖｒｉｅｒ，Ｎ．ｅｔ ａｌ．Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ＴＬＲ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｄｅｌｉｎｅａｔｅｓ ｖｉｒａｌ−ｓｅｎｓｉｎｇ ｃｉｒｃｕｉｔｓ．Ｃｅｌｌ １４７，８５３−８６７，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１１．１０．０２２（２０１１））。標的ｍＲＮＡの６０％の低減を、ノックダウン閾値として使用した。それぞれのノックダウン実験において、それぞれの個々のｓｉＲＮＡプールを四重でランさせ；それぞれのｓｉＲＮＡを少なくとも３つの別個の実験において試験した（図１１）。
摂動アッセイにおけるｍＲＮＡ計測：Ｇｅｉｓｓ ｅｔ ａｌ．（Ｇｅｉｓｓ，Ｇ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｄｉｒｅｃｔ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ｃｏｌｏｒ−ｃｏｄｅｄ ｐｒｏｂｅ ｐａｉｒｓ．ＳＩ．Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ２６，３１７−３２５，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｂｔ１３８５（２００８））において完全に提示されるｎＣｏｕｎｔｅｒシステムを使用し、上記のとおり選択された合計２９３個の遺伝子を検出するために構築されたカスタムＣｏｄｅＳｅｔを計測した。Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ＢｉｏＭａｒｋ ＨＤシステムを使用して９６個の遺伝子の最小セットも計測した。最後にＲＮＡ−Ｓｅｑを使用して摂動物の１２個を追跡および検証した。
上記のとおり選択された合計２９３個の遺伝子を検出するために構築されたカスタムＣｏｄｅＳｅｔを、時間経過の間に発現が影響を受けないままの１８個の対照遺伝子を含め、使用した。それぞれのＮＷノックダウンに由来するインプットｍＲＮＡの希少性を考慮し、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ−ＣｏｄｅＳｅｔ特異的な１４サイクルの特異的標的増幅（Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｔａｒｇｅｔ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（ＳＴＡ）プロトコルを製造業者の推奨に従って５μＬのＴａｑＭａｎ ＰｒｅＡｍｐ Ｍａｓｔｅｒ Ｍｉｘ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）および１μＬのプールされた混合プライマー（それぞれ５００ｎＭ、プライマー配列については表Ｓ６．１参照）を検証されるノックダウンからの５μＬのｃＤＮＡに添加することにより実施した。増幅後、５μＬの増幅ｃＤＮＡ産物を９５℃において２分間融解させ、氷上でスナップ冷却し、次いでＣｏｄｅＳｅｔと６５℃において１６時間ハイブリダイズさせた。最後に、ハイブリダイズされた試料をｎＣｏｕｎｔｅｒプレップステーション中にロードし、ｎＣｏｕｎｔｅｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｎａｌｙｚｅｒを使用して製造業者の説明書に従って産物カウントを定量した。増幅後に濃縮されすぎた試料を希釈し、再度ランさせた。全脾臓およびＴｈ１７極性化ｃＤＮＡの段階希釈物（１：１、１：４、１：１６、および１：６４、プレＳＴＡ）を使用して異なる量の出発インプット材料の効果を制御し、試料増幅のバイアスを確認した。
Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ ｎＣｏｕｎｔｅｒデータ分析：それぞれの試料について、カウント値を、マイクロアレイデータにおいて変化を示さない（時間で、または処理間で）対照遺伝子（１８個の遺伝子全部）のセットに割り当てられたカウントの合計により除した。それぞれの条件について、変化倍率比を計算し、非標的化（ＮＴ）ｓｉＲＮＡにより処理された少なくとも３つの異なる対照試料と比較した。次いで、全てのペアワイズ比較（すなわち、Ａ条件の繰り返しおよびＢ対照（ＮＴ）試料についてのＡ×Ｂペア）の結果を一緒にプールし：半数を超えるペアワイズ比較における同一方向（上方／下方調節）の実質的な変化倍率（閾値ｔを上回る）が要求された。閾値ｔをｍａｘ｛ｄ１、ｄ２｝として決定し、ｄ１は、マッチングＮＴ試料の全てのペア間の絶対対数変化倍率の平均＋ｓｔｄであり（すなわち、同一バッチおよび同一時点を形成し；ｄ１＝１．６６）、ｄ２は、１８個の対照遺伝子により示される絶対対数変化倍率の平均＋標準偏差の１．６４５倍である（１８×Ａ×Ｂ値の全てを考慮することによりそれぞれの比較について別個に決定し；正規性の仮定のもとｐ＝０．０５に対応する）。ＮＴおよびノックダウン試料の両方が正規化前に低いカウント（＜１００）を有した全てのペアワイズ比較を無視した。
並べ替え検定を使用し、予測ネットワークモデル（図２）とＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ ｎＣｏｕｎｔｅｒにおいて計測されたノックダウン効果（図４、図１０）との間の重複を評価した。２つの指標を、予測標的が利用可能であるそれぞれのＴＦについて計算した：（ｉ）特異度（それぞれのノックダウンにより影響される予測標的の割合（ｎＣｏｕｎｔｅｒにより計測される遺伝子のみを考慮））、および（ｉｉ）感度（モデルにおけるその予測標的でもある所与のＴＦノックダウンにより影響される遺伝子の割合）。循環性を回避するため、ノックアウト単独に基づき元のネットワークにおいて予測される標的遺伝子をこの分析から排除した。得られた値（平均でそれぞれ１３．５％および２４．８％）をＦスコア（特異度および感度の調和平均）に組み合せた。次いで、Ｆスコアの計算を５００個のランダム化データセットにおいて繰り返し、ノックダウン結果マトリックス中の標的遺伝子ラベルをシャッフルした。報告される実験的ｐ値は以下である：
Ｐ＝（１＋＃同等のより良好なＦスコアを有するランダム化データセット）／（１＋＃ランダム化データセット）
Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ＢｉｏＭａｒｋ ＨＤに基づくｍＲＮＡ計測：検証されたノックダウンからのｃＤＮＡを、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ＢｉｏＭａｒｋ ＨＤに基づく定量のために調製した。手短に述べると、５μＬのＴａｑＭａｎ ＰｒｅＡｍｐ Ｍａｓｔｅｒ Ｍｉｘ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）、１μＬのプールされた混合プライマー（それぞれ５００ｎＭ、プライマーについての表Ｓ６．１参照）、および１．５μＬの水を、２．５μＬのノックダウン検証ｃＤＮＡに添加し、１４サイクルのＳＴＡを製造業者の推奨に従って実施した。ＳＴＡ後、Ｅｘｏｎｕｃｌｅａｓｅ Ｉ消化（Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）を実施し、０．８μＬのＥｘｏｎｕｃｌｅａｓｅ Ｉ、０．４μＬのＥｘｏｎｕｃｌｅａｓｅ Ｉ Ｒｅａｃｔｉｏｎ Ｂｕｆｆｅｒおよび２．８μＬの水をそれぞれの試料に添加し、次いで試料をボルテックスにかけ、遠心分離し、試料を３７℃に３０分間加熱することにより取り込まれないプライマーを除去した。１５分間の８０℃熱不活化後、増幅試料をＢｕｆｆｅｒ ＴＥ中で１：５に希釈した。次いで、ＥｖａＧｒｅｅｎおよび９６×９６遺伝子発現チップ（Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ＢｉｏＭａｒｋ ＨＤ）（Ｄａｌｅｒｂａ，Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｓｉｎｇｌｅ−ｃｅｌｌ ｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｃｏｌｏｎ ｔｕｍｏｒｓ．Ｎａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２９，１１２０−１１２７，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｂｔ．２０３８（２０１１））を使用して増幅検証ノックダウンならびに全脾臓およびＴｈ１７段階希釈対照（１：１、１：４、１：１６、および１：６４、プレＳＴＡ）を分析した。
Ｆｌｕｉｄｉｇｍデータ分析：それぞれの試料について、Ｃｔ値を、４つのハウスキーピング遺伝子のセットに割り当てられたＣｔ値の幾何平均から引いた。それぞれの条件について、変化倍率比を計算し、非標的化（ＮＴ）ｓｉＲＮＡにより処理された少なくとも３つの異なる対照試料と比較した。次いで、全てのペアワイズ比較（すなわち、Ａ条件の繰り返しおよびＢ対照（ＮＴ）試料についてのＡ×Ｂペア）の結果を一緒にプールし：半数を超えるペアワイズ比較における同一方向（上方／下方調節）の正規化Ｃｔ値間の実質的な差（閾値ｔを上回る）が要求された。閾値ｔをｍａｘ｛ｌｏｇ２（１．５）、ｄ１（ｂ）、ｄ２｝として決定し、ｄ１（ｂ）は、発現分位数ｂ（１＜＝ｂ＜＝１０）の全ての遺伝子にわたるマッチングＮＴ試料（すなわち、同一バッチおよび同一時点から）の全てのペア間の差分の平均＋ｓｔｄである。ｄ２は、１０個の対照遺伝子（４つのハウスキーピング遺伝子とＮａｎｏｓｔｒｉｎｇシグネチャーからの６つの対照遺伝子）により示される差分の平均＋標準偏差の１．６４５倍であり；ｄ２は、全ての１０×Ａ×Ｂ値を考慮することによりそれぞれの比較について別個に決定し、正規性の仮定のもとｐ＝０．０５に対応する）。ＮＴおよびノックダウン試料の両方が正規化前に低いカウント（Ｃｔ＜２１（増幅を考慮し、このカットオフは、慣用の３５のＣｔカットオフに対応する））を有する全てのペアワイズ比較を無視した。
ＲＮＡ−Ｓｅｑを使用するｍＲＮＡ計測：ＮＥＢＮｅｘｔ ｍＲＮＡ Ｓｅｃｏｎｄ Ｓｔｒａｎｄ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ Ｍｏｄｕｌｅ（Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ ＢｉｏＬａｂｓ）を使用し、製造業者の推奨に従ってＮＷ媒介ノックダウンからの検証一本鎖ｃＤＮＡを二本鎖ＤＮＡに変換した。次いで、０．９×ＳＰＲＩビーズ（Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ）を使用して試料を清浄した。Ｎｅｘｔｅｒａ ＸＴ ＤＮＡ Ｓａｍｐｌｅ Ｐｒｅｐ Ｋｉｔ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を使用してライブラリーを調製し、定量し、プールし、次いでＨｉＳｅｑ ２５００（Ｉｌｌｕｍｎｉａ）により平均深度２０Ｍリードで配列決定した。
ＲＮＡ−ｓｅｑデータ分析：ＵＣＳＣ公知遺伝子トランスクリプトーム（Ｆｕｊｉｔａ，Ｐ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ＵＣＳＣ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｒｏｗｓｅｒ ｄａｔａｂａｓｅ：ｕｐｄａｔｅ ２０１１．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．３９，Ｄ８７６−８８２，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋｑ９６３（２０１１））に基づくＢｏｗｔｉｅインデックスを作出し、Ｂｏｗｔｉｅ（Ｌａｎｇｍｅａｄ，Ｂ．，Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．，Ｐｏｐ，Ｍ．＆ Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．Ｕｌｔｒａｆａｓｔ ａｎｄ ｍｅｍｏｒｙ−ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｏｆ ｓｈｏｒｔ ＤＮＡ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｔｏ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｇｅｎｏｍｅ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ １０，Ｒ２５，ｄｏｉ：１０．１１８６／ｇｂ−２００９−１０−３−ｒ２５（２００９））を使用してペアエンドリードをこのインデックスに直接アラインした。次に、ＲＳＥＭ ｖ１．１１（Ｌｉ，Ｂ．＆ Ｄｅｗｅｙ，Ｃ．Ｎ．ＲＳＥＭ：ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ＲＮＡ−Ｓｅｑ ｄａｔａ ｗｉｔｈ ｏｒ ｗｉｔｈｏｕｔ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｇｅｎｏｍｅ．ＢＭＣ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ １２，３２３，ｄｏｉ：１０．１１８６／１４７１−２１０５−１２−３２３（２０１１））を、これらのアラインメントに対してデフォルトパラメータで実行して発現レベルを推定した。ＲＳＥＭ遺伝子レベル発現推定値（タウ）に１，０００，０００を乗じてそれぞれの遺伝子についての百万単位の転写物（ＴＰＭ）推定値を得た。分位数正規化を使用して試料のそれぞれのバッチ内のＴＰＭ値をさらに正規化した。それぞれの条件について、変化倍率比を計算し、非標的化（ＮＴ）ｓｉＲＮＡにより処理された少なくとも２つの異なる対照試料と比較した。次いで、全てのペアワイズ比較（すなわち、Ａ条件の繰り返しおよびＢ対照（ＮＴ）試料についてのＡ×Ｂペア）の結果を一緒にプールし：半数を超えるペアワイズ比較における同一方向（上方／下方調節）のＴＰＭ値間の有意差が要求された。有意カットオフｔをｍａｘ｛ｌｏｇ２（１．５）、ｄ１（ｂ）｝として決定し、ｄ１（ｂ）は、発現分位数ｂ（１＜＝ｂ＜＝２０）の全ての遺伝子にわたるマッチングＮＴ試料（すなわち、同一バッチおよび同一時点から）の全てのペア間の対数倍率比の平均＋１．６４５＊ｓｔｄである。ＮＴおよびノックダウン試料の両方が低いカウント（ＴＰＭ＜１０）を有する全てのペアワイズ比較を無視した。低い発現値に起因する誤った倍率レベルを回避するため、それぞれのバッチにおける全てのＴＰＭ値の（１０個のうちの）第１の分位数の値に設定された小さい定数を発現値に付加した。
超幾何検定を使用し、予測ネットワークモデル（図２）とＲＮＡ−ｓｅｑにおいて計測されたノックダウン効果（図４ｄ）との間の重複を評価した。バックグラウンドとして、マイクロアレイデータに現れた遺伝子の全て（したがって、２０個がネットワーク中に含まれる潜在性を有する）を使用した。追加の検定として、ウィルコクソン・マン・ホイットニー順位和検定を使用し、アノテートされたセットの遺伝子の絶対対数変化倍率を、遺伝子の全セットと比較した（前述と同一のバックグラウンドを使用）。順位和検定は、有意閾値の設定を要求せず；代わりに、それは全ての遺伝子の変化倍率値を考慮する。順位和検定により生成されたｐ値は、超幾何検定におけるものよりも低く（すなわち、より有意であり）、したがって、図４ｃにおいて、より厳密（超幾何的）なｐ値のみを報告した。
ＣｈＩＰ−ｓｅｑを使用するＴｓｃ２２ｄ３ＤＮＡ結合のプロファイリング：Ｔｓｃ２２ｄ３についてのＣｈＩＰ−ｓｅｑを既に記載のとおり、Ａｂｃａｍ製の抗体を使用して実施した（Ｒａｍ，Ｏ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｒｏｍａｔｉｎ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｓ Ｕｎｃｏｖｅｒｅｄ ｂｙ Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｃｅｌｌｓ．Ｃｅｌｌ １４７，１６２８−１６３９（２０１１））。このデータの分析を、既に記載のとおり実施し（Ｒａｍ，Ｏ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｒｏｍａｔｉｎ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｓ Ｕｎｃｏｖｅｒｅｄ ｂｙ Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｃｅｌｌｓ．Ｃｅｌｌ １４７，１６２８−１６３９（２０１１））、本明細書に記載の方法の部に詳述した。
Ｔｓｃ２２ｄ３ＣｈＩＰ−ｓｅｑデータの分析：Ｂｏｗｔｉｅ（Ｌａｎｇｍｅａｄ，Ｂ．，Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．，Ｐｏｐ，Ｍ．＆ Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ Ｖｏｌ．１０ Ｒ２５（２００９））を使用してＣｈＩＰ−ｓｅｑリードをマウスゲノムのＮＣＢＩ Ｂｕｉｌｄ ３７（ＵＣＳＣ ｍｍ９）にアラインした。ＭＡＣＳ（Ｚｈａｎｇ，Ｙ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ Ｖｏｌ．９ Ｒ１３７（２００８））を使用してエンリッチ結合領域（ピーク）を検出し、ｐ値カットオフは１０−８であった。ピークが遺伝子の５’末端に近接する場合（転写開始部位から１０ｋｂ上流および１ｋｂ下流）、または遺伝子本体内に存在する場合、ピークを遺伝子に関連付けた。遺伝子座標についてのＲｅｆＳｅｑ転写物アノテーションを使用した。
ＣｈＩＰ−ｓｅｑピークとアノテートされたゲノム領域との重複を評価した。領域ＡがＢの頂点から５０ｂｐの距離内に存在する場合、ＡがピークＢと重複することが決定された（ＭＡＣＳにより決定）。使用領域は、以下を含んだ：（ｉ）Ｅｎｓｅｍｂｌｅデータベース（Ｆｌｉｃｅｋ，Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｅｎｓｅｍｂｌ ２０１１．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．３９，Ｄ８００−８０６，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋｑ１０６４（２０１１））からの調節特性アノテーション；（ｉｉ）Ｏｒｅｇａｎｏアルゴリズム（Ｓｍｉｔｈ，Ｒ．Ｌ．ｅｔ ａｌ．Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ＩＬ−１２ｂｅｔａ ａｎｄ ＩＬ−２３Ｒ ｇｅｎｅｓ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｓｏｒｉａｓｉｓ ｏｆ ｅａｒｌｙ ｏｎｓｅｔ ｉｎ ａ ＵＫ ｃｏｈｏｒｔ．Ｊ Ｉｎｖｅｓｔ Ｄｅｒｍａｔｏｌ １２８，１３２５−１３２７，ｄｏｉ：５７０１１４０［ｐｉｉ］１０．１０３８／ｓｊ．ｊｉｄ．５７０１１４０（２００８））により見出された２１個の調節特性；（ｉｉｉ）ｍｕｌｔｉｚ３０ｗａｙアルゴリズム（ここでは、ｍｕｌｔｉｚ３０ｗａｙスコア＞０．７を有する領域を考慮した）によりアノテートされた保存領域；（ｉｖ）ＲｅｐｅａｔＭａｓｋｅｒによりアノテートされた繰り返し領域；（ｖ）推定プロモーター領域（ＲｅｆＳｅｑ（Ｐｒｕｉｔｔ，Ｋ．Ｄ．，Ｔａｔｕｓｏｖａ，Ｔ．＆ Ｍａｇｌｏｔｔ，Ｄ．Ｒ．ＮＣＢＩ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ（ＲｅｆＳｅｑ）；ａ ｃｕｒａｔｅｄ ｎｏｎ−ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｏｆ ｇｅｎｏｍｅｓ，ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ ａｎｄ ｐｒｏｔｅｉｎｓ．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．３５，Ｄ６１−６５，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋｌ８４２（２００７））においてアノテートされた転写物の１０ｋｂ上流および１ｋｂ下流を考慮）；（ｖｉ）ＲｅｆＳｅｑにおける遺伝子本体アノテーション；（ｖｉｉ）３’近接領域（３’末端に対して１ｋｂ上流および５ｋｂ下流を考慮）；（ｖｉｉｉ）Ｔｈ１７細胞中のヒストンマークＨ３Ｋ４ｍｅ３およびＨ３Ｋ２７ｍｅ３がエンリッチされた領域（Ｗｅｉ，Ｇ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ Ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９））；（ｉｘ）Ｔｈ１７細胞中のＳｔａｔ３およびＳｔａｔ５の結合（Ｙａｎｇ，Ｘ．Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｏｐｐｏｓｉｎｇ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏｃｕｓ ｅｎｃｏｄｉｎｇ ＩＬ−１７ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｉｒｅｃｔ，ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＴＡＴ３ ａｎｄ ＳＴＡＴ５．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．１２，２４７−２５４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．１９９５（２０１１））、Ｉｒｆ４およびＢａｔｆ（Ｇｌａｓｍａｃｈｅｒ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｔｈａｔ Ｄｉｒｅｃｔｓ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｅ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＡＰ−１−ＩＲＦ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１２２８３０９（２０１２））、ならびにＲＯＲγｔ（Ｘｉａｏ ｅｔ ａｌ 未公開）、ならびにｉＴｒｅｇ中のＦｏｘｐ３（Ｘｉａｏ ｅｔ ａｌ．、未公開）がエンリッチされた領域。
ピーク「ｘ」のそれぞれのセットおよびゲノム領域「ｙ」のそれぞれのセットについて、二項ｐ値を使用してＭｃｌｅａｎ，Ｃ．Ｙ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｎａｔｕｒｅ ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．２８ ｎｂｔ．１６３０−１６３９（２０１０）に記載のとおりゲノム中のそれらの重複を評価した。ヒットの数を、ｙと重複するｘピークの数と定義する。セット（ｉ）〜（ｖｉｉ）中のバックグラウンド確率を、ゲノムの全長により除された領域の全長（ｂｐ）に設定する。セット（ｖｉｉｉ）〜（ｉｘ）中のバックグラウンド確率を、アノテートされたゲノム領域の全長により除された領域の全長に設定し：これは、アノテートされた調節領域（セットｉ、およびｉｉにおいて定義）、遺伝子に近接するとしてアノテートされた領域（セットｖ〜ｖｉｉからの定義を使用）、Ｔｈ１７細胞中のヒストンマークを担持する領域（セットｖｉｉｉからの定義を使用）、またはＴｈ１７細胞中の転写調節因子により結合される領域（セットｉｘからの定義を使用）を含む。
転写調節因子（セットｉｘ）については、追加の「遺伝子レベル」検定も含め：ここで、超幾何ｐ値を使用する結合遺伝子のセット間の重複を評価した。類似の検定を使用して結合遺伝子とＴｓｃ２２ｄ３ノックダウン中で示差的に発現される遺伝子との間の重複を評価した。
分析は、第２のピークコーリングソフトウェア（Ｓｃｒｉｐｔｕｒｅ）（Ｇｕｔｔｍａｎ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｎａｔｕｒｅ ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．２８ ５０３−５１０（２０１０）；Ｇａｒｂｅｒ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｈｉｇｈ−Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ Ｃｈｒｏｍａｔｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｒｅｖｅａｌｓ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｇｅｎｅ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍａｍｍａｌｓ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｅｌｌ，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｍｏｌｃｅｌ．２０１２．０７．０３０（２０１２））により繰り返し、全ての上記検定において一致する結果を得た。具体的には、同時占有される結合部位および共通標的遺伝子の両方に関して、検定されたＴｈ１７因子との類似レベルの重複が見られた。
モジュール間の単色相互作用の統計的有意性の推定：図４ｂの機能ネットワークは、２つの正および負のモジュールからなる。２つのインデックスを計算した：（１）モジュール内インデックス：同一モジュールのメンバー間の正のエッジの割合（すなわち、ノックダウン／ノックアウトにおける下方調節）；および（２）モジュール間インデックス：負である同一モジュールのメンバー間の負のエッジの割合。ネットワークを１，０００回シャッフルした一方、ノード出次数（すなわち、出ていくエッジの数）およびエッジサイン（正／負）を維持し、２つのインデックスを再計算した。報告されたｐ値は、ｔ検定を使用して計算した。
Ｔｈ１７シグネチャーを導き、Ｔｈ１７関連摂動に対して応答性の遺伝子を同定するための文献マイクロアレイデータの使用：Ｔｈ１７シグネチャー遺伝子を定義するため、Ｗｅｉ ｅｔ ａｌ．，ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ，ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９）からの遺伝子発現データをダウンロードおよび分析し、ＲＭＡアルゴリズムを使用してデータを前処理し、次いで２３ＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎスイートのＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＦｉｌｅＣｒｅａｔｏｒモジュールにおけるデフォルトパラメータを使用して分位数正規化を行った（Ｒｅｉｃｈ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．ＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎ ２．０．Ｎａｔ．Ｇｅｎｅｔ．３８，５００−５０１，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｇ０５０６−５００（２００６））。このデータは、Ｔｈ１７、Ｔｈ１、Ｔｈ２、ｉＴｒｅｇ、ｎＴｒｅｇ、およびナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞からのレプリケートマイクロアレイ計測値を含む。それぞれの遺伝子について、それが全ての他の細胞サブセットと比較してＴｈ１７細胞中で過剰発現されるか否かを、片側ｔ検定を使用して評価した。＜０．０５のｐ値を有する全てのケースを保持した。追加のフィルタリングステップとして、Ｔｈ１７細胞中の遺伝子の発現レベルが、全ての他の細胞サブセット中のその発現よりも少なくとも１．２５倍高いことが要求された。低い発現値に起因する誤った倍率レベルを回避するため、小さい定数（ｃ＝５０）を発現値に付加した。
公開Ｔｈ１７関連摂動に対して応答性の遺伝子を定義するため、種々の条件下のＴｈ１７細胞の転写プロファイルを提供するいくつかの情報源からの遺伝子発現データ（上記列記）をダウンロードおよび分析した。これらのデータセットを上記のとおり前処理した。所与の条件において示差的に発現された遺伝子（それらのそれぞれの対照と比較して）を見出すため、ケースおよび対照条件におけるそれぞれのプローブセットの発現レベル間の変化倍率を計算した。低い発現値に起因する誤った倍率レベルを回避するため、上記の小さい定数を発現値に付加した。考えられるケース−対照比較の全ての５０％超が１．５倍変化のカットオフを上回るケースのみを報告した。追加のフィルタとして、デュプリケートが利用可能である場合、Ｚスコアを上記のとおり計算し、対応するｐ値＜０．０５を有するケースのみを報告した。
遺伝子：以下の表１１に説明する略語は、本明細書において本開示全体にわたり使用される遺伝子、例として、限定されるものではないが、本明細書の表１〜９に示されるものを識別するために使用される。
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Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ ＳＴＡおよびｑＲＴ−ＰＣＲ／ＦｌｕｉｄｉｇｍのためのプライマーならびにｓｉＲＮＡ配列：表Ｓ６．１は、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ／ｑＲＴ−ＰＣＲ実験およびＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ ｎＣｏｕｎｔｅｒ遺伝子発現プロファイリングにおいて使用されるそれぞれのフォワードおよびリバースプライマーについての配列を表示する。表Ｓ６．２は、ノックダウン分析に使用されるＲＮＡｉについての配列を表示する。
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実施例２
Ｔｈ１７分化の転写時間経過
ナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞のＴｈ１７細胞への分化を、ＴＧＦ−β１およびＩＬ−６を使用して誘導し、抗炎症サイトカインＴＧＦ−β１および炎症促進性サイトカインＩＬ−６の組合せにより誘導されたナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞のＴｈ１７細胞への分化の間に７２時間の時間経過に沿って１８個の時点においてマイクロアレイを使用して転写プロファイルを計測した（図１、図６Ａ、図６Ｂおよび図６Ｃ、実施例１の方法の部参照）。対照として、ｍＲＮＡプロファイルを、分化サイトカインの添加なしで活性化された細胞（Ｔｈ０）について計測した。Ｔｈ１７分化の間に特異的に示差的に発現された１，２９１個の遺伝子を、Ｔｈ１７分化細胞と対照細胞とを比較することにより同定し（実施例１の方法の部参照）、区別される時間的プロファイルを示す２０個の共発現クラスタに分けた（ｋ平均クラスタリング、実施例１の方法の部参照、図１ｂおよび図７）。これらのクラスタを使用して応答を特性決定し、下記のとおり調節ネットワークモデルを再構築した（図２ａ）。
転写および分化の３つの主要ウェーブ：細胞がナイーブ様状態（ｔ＝０．５時間）からＴｈ１７（ｔ＝７２時間；図１ｃおよび図６ｃ）に移行するにつれて３つの転写期が存在する：初期（４時間まで）、中期（４〜２０時間）、および後期（２０〜７２時間）。それぞれの期は、分化期（Ｋｏｒｎ ｅｔ ａｌ．，Ａｎｎｕ Ｒｅｖ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００９）：（１）誘導、（２）表現型の発生および増幅、ならびに（３）安定化およびＩＬ−２３シグナリングにそれぞれ対応する。
初期は、免疫応答経路（例えば、ＩＬ−６およびＴＧＦ−βシグナリング；図１ｄ）の一過性誘導（例えば、クラスタＣ５、図１ｂ）を特徴とする。第１の移行点（ｔ＝４時間）は、ＲＯＲ−γｔの発現レベルの有意な増加が特徴的であり、これはより初期の時点において検出不能である。第２の移行（ｔ＝２０時間）は、サイトカイン発現の有意な変化を伴い、Ｔｈ１７表現型を強化するＴｈ１７シグネチャーサイトカイン（例えば、ＩＬ−１７）が誘導され、他のＴ細胞系統に属する他のサイトカイン（例えば、ＩＦＮ−γ）の同時減少が誘導される。
一部の初期誘導遺伝子は発現の持続を示し（例えば、クラスタＣ１０、図１ｂ）；これらは、本明細書において転写因子（ＴＦ）とも称される転写調節因子（ＴＲ）、例として、キーＴｈ１７因子Ｓｔａｔ３、Ｉｒｆ４およびＢａｔｆ、ならびにサイトカインおよび受容体分子ＩＬ−２１、Ｌｉｆ、およびＩｌ２ｒａについてエンリッチされる。
中期（ｔ＝４時間）への移行は、ＲＯＲ−γｔ（マスターＴＦ；図６ｄ）および別の１２個のＴＦ（クラスタＣ２０、図１ｂ）、公知（例えば、Ａｈｒ）および新規（例えば、Ｔｒｐｓ１）の両方のＴｈ１７分化への誘導が特徴的である。４時間の時点において、Ｔｈ１７分化のマスターＴＦであるＲＯＲ−γｔの発現は有意に増加し（図６ｄ）、分化表現型の蓄積の開始を示し（「中期」）、残りの時間経過全体にわたり上昇したままである。別の１２個の因子は、類似のパターンを示す（クラスタ８ Ｃ２０、図１ｂ）。これらとしては、ＡｈｒおよびＲｂｐｊ、ならびにＴｈ１７分化における役割を有するとこれまでに記載されていない多数の因子（例えば、Ｅｔｖ６およびＴｒｐｓ１）が挙げられる。全体として、４から２０時間の間に誘導される５８５個の遺伝子が示差的に発現され、初期応答遺伝子から実質的に区別される（図１ｂ；例えば、クラスタＣ２０、Ｃ１４、およびＣ１）。
後期（ｔ＝２０時間）への移行の間、Ｔｈ１７シグネチャーサイトカインのｍＲＮＡが誘導される（例えば、ＩＬ−１７ａ、ＩＬ−９；クラスタＣ１９）一方、他のＴ細胞系統をシグナリングするサイトカインのｍＲＮＡは抑制される（例えば、ＩＦＮ−γおよびＩＬ−４）。ＩＬ−１０ファミリーからの調節サイトカインも誘導され（ＩＬ−１０、ＩＬ−２４）、おそらく、「病原性」または「非病原性」Ｔｈ１７細胞の出現に関連する自己限定機序としてである（Ｌｅｅ ｅｔ ａｌ．，Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｏｆ Ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ Ｔｈ１７ Ｃｅｌｌｓ，Ｎａｔｕｒｅ Ｉｍｍｕｎｏｌ １３，９９１−９９９；ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．２４１６）。約４８時間、細胞は、後期における重要な役割を担うＩＬ２３ｒ（図８Ａ、８Ｂ）を誘導する（データ示さず）。
活性化の２０および４２時間後の間（すなわち、ＲＯＲ−γｔ発現の誘導の１６時間後に開始）、８２１個の遺伝子、例として、多くの主要なサイトカイン（例えば、クラスタＣ１９、図１ｂ）の発現の、Ｔｈ０と比較して実質的な変化が存在する。Ｔｈ１７関連炎症サイトカイン、例として、ＩＬ−１７ａ、ＩＬ−２４、ＩＬ−９およびリンホトキシンアルファＬＴＡ（Ｅｌｙａｍａｎ，Ｗ．ｅｔ ａｌ．Ｎｏｔｃｈ ｒｅｃｅｐｔｏｒｓ ａｎｄ Ｓｍａｄ３ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｃｏｏｐｅｒａｔｅ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−９−ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ Ｔ ｃｅｌｌｓ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ３６，６２３−６３４，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２０１２．０１．０２０（２０１２））の発現が、強力に誘導される（図１ｄ）一方、他のサイトカインおよびケモカインは抑制され、またはそれらの低い基底レベルのままである（クラスタＣ８およびＣ１５、図１ｂおよび図７）。これらとしては、他のＴ−ヘルパー細胞タイプを特性決定するサイトカイン、例えば、ＩＬ−２（Ｔｈ１７分化インヒビター）、ＩＬ−４（Ｔｈ２）、およびＩＦＮ−γ（Ｔｈ１）、ならびに他のもの（Ｃｓｆ１、Ｔｎｆｓｆ９／４およびＣｃｌ３）が挙げられる。最後に、ＩＬ−１０からの調節サイトカインも誘導され（ＩＬ−１０、ＩＬ−２４）、おそらく、自己限定機序としてである。したがって、２０時間の時点が、提案される「病原性」対「非病原性」／調節Ｔｈ１７細胞の出現に重要であり得る（Ｌｅｅ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２０１２）。
残りの時間経過（＞４８時間）において示差的に発現された１，０５５個の遺伝子のほとんどの発現変化は緩やかであり、２０〜４２時間の期間の間に応答した遺伝子において生じ（図１、例えば、クラスタＣ１８、Ｃ１９、およびＣ２０）、典型的には、同一の軌道（上方または下方）で継続する。最も強力に後期に誘導された遺伝子には、ＲＯＲ−γｔとの相互作用を介してＴｈ１７発生を向上させることが既に示されているＴＦのＨｉｆ１ａ（Ｄａｎｇ，Ｅ．Ｖ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ Ｔ（Ｈ）１７／Ｔ（ｒｅｇ）ｂａｌａｎｃｅ ｂｙ ｈｙｐｏｘｉａ−ｉｎｄｕｃｉｂｌｅ ｆａｃｔｏｒ １．Ｃｅｌｌ １４６，７７２−７８４，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１１．０７．０３３（２０１１））。最も後期の時点（７２時間）において過剰発現された遺伝子は、アポトーシス機能についてエンリッチされ（ｐ＜１０−６）、初代培養物におけるＴｈ１７細胞の制限された生存と一致し、これとしては、Ｔｈ２サイトカインＩＬ−４（図８ａ）が挙げられ、このことは、ＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６処理下で細胞がより不安定な表現型を有し得ることを示唆する。
ＩＬ−２３ｒのｍＲＮＡ発現の誘導のピークは４８時間において生じ、この時点において、細胞表面上にＩＬ−２３ｒタンパク質が確認され始めた（データ示さず）。ＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６およびＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３により刺激された細胞間の、またはＷＴおよびＴＧＦ−β１＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３により処理されたＩＬ−２３ｒ−／−細胞間の時間的転写プロファイルを比較した場合に観察されるとおり（図８）、後期応答は、部分的にはＩＬ−２３に依存する。例えば、ＩＬ−２３ｒ欠損Ｔｈ１７細胞において、ＩＬ−１７ｒａ、ＩＬ−１ｒ１、ＩＬ−２１ｒ、ＲＯＲ−γｔ、およびＨｉｆ１ａの発現は減少し、ＩＬ−４発現は増加する。ＩＬ−２３ｒ−／−細胞中で上方調節される遺伝子は、他のＣＤ４＋Ｔ細胞サブセットについてエンリッチされ、このことは、ＩＬ−２３シグナリングの不存在下で細胞が脱分化し始めることを示唆し、したがってＩＬ−２３が分化Ｔｈ１７細胞の表現型の安定化における役割を有し得るという仮定をさらに支持する。
実施例３
動的調節相互作用の推定
クラスタ（図１ｂ）のそれぞれが、関連する時点において活性である調節因子を共有する遺伝子を包含することが仮定された。これらの調節因子を予測するため、公開されているゲノムプロファイルからの調節因子−標的会合の一般ネットワークをアセンブルした（Ｌｉｎｈａｒｔ，Ｃ．，Ｈａｌｐｅｒｉｎ，Ｙ．＆ Ｓｈａｍｉｒ，Ｒ．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｍｉｃｒｏＲＮＡ ｍｏｔｉｆ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ：ｔｈｅ Ａｍａｄｅｕｓ ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｎｄ ａ ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ ｏｆ ｍｅｔａｚｏａｎ ｔａｒｇｅｔ ｓｅｔｓ．Ｇｅｎｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ １８，１１８０−１１８９，ｄｏｉ：１０．１１０１／ｇｒ．０７６１１７．１０８（２００８）；Ｚｈｅｎｇ，Ｇ．ｅｔ ａｌ．ＩＴＦＰ：ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２４，２４１６−２４１７，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｎ４３９（２００８）；Ｗｉｌｓｏｎ，Ｎ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｂｌｏｏｄ ｓｔｅｍ／ｐｒｏｇｅｎｉｔｏｒ ｃｅｌｌｓ：ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｅｎ ｍａｊｏｒ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｓ．Ｃｅｌｌ Ｓｔｅｍ Ｃｅｌｌ ７，５３２−５４４，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｓｔｅｍ．２０１０．０７．０１６（２０１０）；Ｌａｃｈｍａｎｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ Ｖｏｌ．２６ ２４３８−２４４４（２０１０）；Ｌｉｂｅｒｚｏｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｄａｔａｂａｓｅ（ＭＳｉｇＤＢ）３．０．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２７，１７３９−１７４０，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｒ２６０（２０１１）；Ｊｉａｎｇ，Ｃ．，Ｘｕａｎ，Ｚ．，Ｚｈａｏ，Ｆ．＆ Ｚｈａｎｇ，Ｍ．ＴＲＥＤ：ａ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｅｌｅｍｅｎｔ ｄａｔａｂａｓｅ，ｎｅｗ ｅｎｔｒｉｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ３５，Ｄ１３７−１４０（２００７）；Ｅｌｋｏｎ，Ｒ．，Ｌｉｎｈａｒｔ，Ｃ．，Ｓｈａｒａｎ，Ｒ．，Ｓｈａｍｉｒ，Ｒ．＆ Ｓｈｉｌｏｈ，Ｙ．ｉｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｖｏｌ．１３ ７７３−７８０（２００３）；Ｈｅｎｇ，Ｔ．Ｓ．＆ Ｐａｉｎｔｅｒ，Ｍ．Ｗ．Ｔｈｅ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｇｅｎｏｍｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ：ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｉｍｍｕｎｅ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．９，１０９１−１０９４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ１００８−１０９１（２００８））（図２ａ、実施例１の方法の部参照）。
公開ゲノムプロファイルからの調節因子−標的会合の一般ネットワークを、以下のとおりアセンブルした：２９８個の調節因子についてのインビボタンパク質−ＤＮＡ結合プロファイル（Ｌｉｎｈａｒｔ，Ｃ．，Ｈａｌｐｅｒｉｎ，Ｙ．＆ Ｓｈａｍｉｒ，Ｒ．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｍｉｃｒｏＲＮＡ ｍｏｔｉｆ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ：ｔｈｅ Ａｍａｄｅｕｓ ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｎｄ ａ ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ ｏｆ ｍｅｔａｚｏａｎ ｔａｒｇｅｔ ｓｅｔｓ．Ｇｅｎｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ １８，１１８０−１１８９，ｄｏｉ：１０．１１０１／ｇｒ．０７６１１７．１０８（２００８）；Ｚｈｅｎｇ，Ｇ．ｅｔ ａｌ．ＩＴＦＰ：ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２４，２４１６−２４１７，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｎ４３９（２００８）；Ｗｉｌｓｏｎ，Ｎ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｂｌｏｏｄ ｓｔｅｍ／ｐｒｏｇｅｎｉｔｏｒ ｃｅｌｌｓ：ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｅｎ ｍａｊｏｒ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｓ．Ｃｅｌｌ Ｓｔｅｍ Ｃｅｌｌ ７，５３２−５４４，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｓｔｅｍ．２０１０．０７．０１６（２０１０）；Ｌａｃｈｍａｎｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ Ｖｏｌ．２６ ２４３８−２４４４（２０１０）；Ｌｉｂｅｒｚｏｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｄａｔａｂａｓｅ（ＭＳｉｇＤＢ）３．０．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２７，１７３９−１７４０，ｄｏｉ：１０．１０９３／ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ／ｂｔｒ２６０（２０１１）；Ｊｉａｎｇ，Ｃ．，Ｘｕａｎ，Ｚ．，Ｚｈａｏ，Ｆ．＆ Ｚｈａｎｇ，Ｍ．ＴＲＥＤ：ａ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｅｌｅｍｅｎｔ ｄａｔａｂａｓｅ，ｎｅｗ ｅｎｔｒｉｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ３５，Ｄ１３７−１４０（２００７）、それぞれの遺伝子プロモーターにおいてスコアリングされた８２５個のＤＮＡシス調節エレメント（Ｅｌｋｏｎ，Ｒ．，Ｌｉｎｈａｒｔ，Ｃ．，Ｓｈａｒａｎ，Ｒ．，Ｓｈａｍｉｒ，Ｒ．＆ Ｓｈｉｌｏｈ，Ｙ．Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｓ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ｃｅｌｌ ｃｙｃｌｅ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｃｅｌｌｓ．Ｇｅｎｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ １３，７７３−７８０，ｄｏｉ：１０．１１０１／ｇｒ．９４７２０３（２００３））、１１個の調節タンパク質のノックアウトに対する転写応答、および１５９個の免疫細胞タイプにわたる共発現パターンから推定された調節関係（Ｈｅｎｇ，Ｔ．Ｓ．＆ Ｐａｉｎｔｅｒ，Ｍ．Ｗ．Ｔｈｅ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｇｅｎｏｍｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ：ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｉｍｍｕｎｅ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．９，１０９１−１０９４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ１００８−１０９１（２００８））（実施例１の方法の部参照）。ほとんどのタンパク質−ＤＮＡ結合プロファイルはＴｈ１７細胞において計測されなかった一方、多数のキーＴＦ、例として、Ｉｒｆ４およびＢａｔｆ（Ｇｌａｓｍａｃｈｅｒ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｔｈａｔ Ｄｉｒｅｃｔｓ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｅ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＡＰ−１−ＩＲＦ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１２２８３０９（２０１２））、Ｓｔａｔ３およびＳｔａｔ５（Ｙａｎｇ，Ｘ．Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｏｐｐｏｓｉｎｇ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏｃｕｓ ｅｎｃｏｄｉｎｇ ＩＬ−１７ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｉｒｅｃｔ，ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＴＡＴ３ ａｎｄ ＳＴＡＴ５．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．１２，２４７−２５４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．１９９５（２０１１））、ならびにＲｏｒｃ（Ｘｉａｏ ｅｔ ａｌ．、未公開）のＴｈ１７細胞におけるＤＮＡ−結合プロファイルが含まれた。
次いで、調節因子の推定標的とその遺伝子のクラスタとの間にも有意な重複が存在した場合にのみ、調節因子を推定標的のそのセットからの遺伝子に接続した（実施例１の方法の部参照）。異なる調節因子が異なる時点において作用するため、調節因子とその標的との間の接続は、ある時間窓内でのみ活性であり得る。この窓を決定するため、それぞれのエッジを、いつ標的遺伝子が調節されるのか（その発現プロファイルに基づく）、および調節因子ノードが十分なレベルにおいて発現されるのか（そのｍＲＮＡレベルおよび推定タンパク質レベルに基づく（Ｓｃｈｗａｎｈａｅｕｓｓｅｒ，Ｂ．ｅｔ ａｌ．Ｇｌｏｂａｌ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ．Ｎａｔｕｒｅ ４７３，３３７−３４２，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１００９８（２０１１））；実施例１の方法の部参照）の両方を示すタイムスタンプにより標識した。標的遺伝子について、それがＴｈ０条件と比較して示差的に発現され、またはＴｈ１７時間経過における前の時点と比較して誘導もしくは抑制される時点を考慮した。調節因子ノードについて、調節因子が十分に発現され、Ｔｈ０条件に対して抑制されない時点のみを含めた。この目的のため、調節因子の予測タンパク質発現レベルを、近年提案されたモデル（Ｓｃｈｗａｎｈａｕｓｓｅｒ，Ｂ．ｅｔ ａｌ．Ｇｌｏｂａｌ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ．Ｎａｔｕｒｅ ４７３，３３７−３４２，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１００９８（２０１１））を使用してそのｍＲＮＡレベルから推定した（実施例１の方法の部参照）。このように、ネットワーク「スナップショット」を１８個の時点のそれぞれについて導いた（図２ｂ〜ｄ）。全体として、７１個の調節因子と１，２６６個の遺伝子と間の９，１５９個の相互作用が、少なくとも１つのネットワーク中で推定された。
分化の間の実質的な調節再配線：活性因子および相互作用は、あるネットワークから次のネットワークへと変化する。相互作用の大半は、全てのネットワークに関与する調節因子（例えば、Ｂａｔｆ）についてさえ、一部の時間枠においてのみ活性である（図２ｃ）。活性相互作用の類似度に基づき、３つの分化期（図２ｄ）に対応する３つのネットワーククラスを同定した（図２ｃ）。それぞれの期における全てのネットワークを１つのモデルに単純化させ、３つの連続ネットワークモデルをもたらした（図９Ａ、９Ｂ）。調節因子のうち、３３個はネットワークの全てにおいて活性である（例えば、多くの公知のマスター調節因子、例えば、Ｂａｔｆ１、Ｉｒｆ４、およびＳｔａｔ３）一方、１８個は１つにおいてのみ活性である（例えば、初期ネットワーク中のＳｔａｔ１およびＩｒｆ１；後期ネットワーク中のＲＯＲ−γｔ）。実際、ＲＯＲ−γｔのｍＲＮＡレベルは約４時間において誘導される一方、ＲＯＲ−γｔタンパク質レベルは約２０時間において増加し、さらに経時的に上昇し、モデルと一致する（図９）。
高密度に相互接続された転写回路：それぞれのネットワークの中心には、活性ＴＦを、それら自体でＴＦをコードする標的遺伝子に接続するその「転写回路」が存在する。例えば、初期応答ネットワーク中の転写回路は、調節因子として作用することが予測される４８個の因子を、その転写物が最初の４時間の間に上方または下方調節される７２個の因子に接続する（このモデルのサブセットを図２ｅに示す）。回路は、既に免疫シグナリングおよびＴｈ１７分化に関与した多くのＴＦを、正または負の調節因子のいずれか、例として、負（Ｓｔａｔ１、Ｓｔａｔ５）および正（Ｓｔａｔ３）の両方であるＳｔａｔファミリーメンバー、先駆的因子Ｂａｔｆ、ＴＧＦ−βシグナリングにより標的化されるＴＦ（Ｓｍａｄ２、Ｒｕｎｘ１、およびＩｒｆ７）、ＴＣＲシグナリングにより標的化されるいくつかのＴＦ（Ｒｅｌ、Ｎｆｋｂ１、およびＪｕｎ）、ならびに調節因子および強力に誘導される標的遺伝子の両方として位置するいくつかのインターフェロン調節因子（Ｉｒｆ４およびＩｒｆ１）として自動的に強調する。さらに、Ｔｈ１７分化における役割を有することがこれまで記載されなかった３４個の調節因子を同定した（例えば、Ｓｐ４、Ｅｇｒ２、およびＳｍａｒｃａ４）。全体として、回路は、高密度に相互接続されており（Ｎｏｖｅｒｓｈｔｅｒｎ ｅｔ ａｌ．，Ｃｅｌｌ ２０１１）、４８個の調節因子の１６個は、それら自体、転写制御される（例えば、Ｓｔａｔ１、Ｉｒｆ１、Ｉｒｆ４、Ｂａｔｆ）。このことは、一部が自動調節であり得るフィードバック回路を示唆する（例えば、Ｉｒｆ４、Ｓｔａｔ３およびＳｔａｔ１について）。
初期ネットワークと同様に、主要なＴｈ１７調節因子、例えば、ＲＯＲ−γｔ、Ｉｒｆ４、Ｂａｔｆ、Ｓｔａｔ３、およびＨｉｆ１ａを含む中期および後期転写回路における６４個のＴＦ間の実質的な交差調節が存在する（図２ｅ）。
体系的摂動についての新規調節因子のランキング：公知のＴｈ１７調節因子に加え、ネットワークは、予測調節因子（図２ｄ）、誘導される標的遺伝子、またはその両方（図２Ｅ）としての多くの新規因子を含む。これは、Ｔｈ１７細胞中で既に公知の（例えば、ＩＬ−１Ｒ１、ＩＬ−１７ＲＡ）、および新規の（例えば、Ｆａｓ、Ｉｔｇａ３）誘導される標的としての受容体遺伝子も含有する。このことは、現行の知識と比較して実質的な追加の複雑性を示唆するが、体系的に試験して役割を評価し、それぞれの候補の機能を特性決定しなければならない。
候補調節因子を、摂動についてランキングし（図２ａ、３ａ、実施例１の方法の部参照）、調節役割（図３ａ、「ネットワーク情報」）および標的としての役割（図３ａ、「遺伝子情報」）を反映する特性によりガイドした。
この目的のため、スコアリングスキームを考案して候補調節因子を摂動についてランキングし（図２ａ、図３ａ、図１０、方法の部）、タンパク質活性（調節因子ノードとしての関与、図３ａ、「ネットワーク情報」）およびｍＲＮＡレベル（標的としての発現の変化、図３ａ、「遺伝子発現情報」；方法の部）によりガイドした。それぞれの基準のもと、摂動させる遺伝子を選択するためにいくつかの特性を考慮した（実施例１の方法の部参照）。「ネットワーク情報」において、遺伝子がネットワーク中で調節因子として作用するか否か（この予測役割についての実験的支持のタイプ）、およびそれがキーＴｈ１７遺伝子を標的化することを予測されるか否かを考慮した。「遺伝子発現情報」において、ＩＬ２３Ｒノックアウトのもと時間経過データ（誘導される遺伝子を優先）における、またはＴｈ１７細胞中の摂動の公開データ（例えば、Ｂａｔｆノックアウト（Ｓｃｈｒａｍｌ，Ｂ．Ｕ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｎａｔｕｒｅ Ｖｏｌ．４６０ ４０５−４０９（２００９））；完全なリストについては方法の部参照）におけるコード遺伝子のｍＲＮＡレベルの変化；および遺伝子がＴｈ１７細胞中で他のＣＤ４＋サブセットと比較して高度に発現されるか否かを、ゲノムワイド発現プロファイル（Ｗｅｉ，Ｇ．ｅｔ ａｌ．ｉｎ Ｉｍｍｕｎｉｔｙ Ｖｏｌ．３０ １５５−１６７（２００９））に基づき考慮した。
遺伝子をコンピュータにより順序付けしてある特性（例えば、キーＴｈ１７遺伝子の予測調節因子）を他の特性（例えば、時間経過データにおける示差的発現）に対して強調した。類似のスキームを使用して受容体タンパク質をランキングした（実施例１の方法の部参照）。上位にランキングされた因子の質を支持するため、それらを手作業によりキュレートされたＴｈ１７調節因子についてエンリッチし（ｐ＜１０−３）（図１０）、教師あり法（実施例１の方法の部参照）により学習されたランキングと十分に相関した（スピアマンｒ＞０．８６）。６５個の遺伝子：５２個の調節因子および１３個の受容体を摂動のために選択した。これらは、上位４４個の調節因子および上位９つの受容体（数個の周知のＴｈ１７遺伝子および／またはノックアウトデータが既に存在したものを除く）のほとんど、ならびに追加の代表的なより低いランキング因子を含んだ。
実施例４
初代Ｔ細胞のナノワイヤベース摂動
キー因子が欠失したノックアウトマウスからのナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞の応答の試験が強力な方針である一方、それはマウス株の利用可能性または新たなマウスを生成する能力により制限される。未刺激初代マウスＴ細胞において、ウイルスまたは形質移入ベースｓｉＲＮＡ送達はほぼ不可能であった。それというのも、その送達は分化または細胞生存率のいずれかを変更するためである（Ｄａｒｄａｌｈｏｎ，Ｖ．ｅｔ ａｌ．Ｌｅｎｔｉｖｉｒｕｓ−ｍｅｄｉａｔｅｄ ｇｅｎｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｉｎ ｐｒｉｍａｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ ｉｓ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｂｙ ａ ｃｅｎｔｒａｌ ＤＮＡ ｆｌａｐ．Ｇｅｎｅ ｔｈｅｒａｐｙ ８，１９０−１９８（２００１）；ＭｃＭａｎｕｓ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ｓｍａｌｌ ｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇ ＲＮＡ−ｍｅｄｉａｔｅｄ ｇｅｎｅ ｓｉｌｅｎｃｉｎｇ ｉｎ Ｔ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅｓ．Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ １６９，５７５４（２００２））。したがって、ケイ素ナノワイヤ（ＮＷ）をベースとする新たな送達技術（Ｓｈａｌｅｋ ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ Ｕ．Ｓ．Ａ．２０１０；Ｓｈａｌｅｋ，Ａ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．Ｎａｎｏｗｉｒｅ−Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｅｎａｂｌｅｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒｉｍａｒｙ Ｉｍｍｕｎｅ Ｃｅｌｌｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｃｈｒｏｎｉｃ Ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ Ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｎａｎｏ Ｌｅｔｔ．１２，６４９８−６５０４，ｄｏｉ：１０．１０２１／ｎｌ３０４２９１７（２０１２））を使用し、ｓｉＲＮＡをナイーブＴ細胞中に、それらを活性化させずに効率的に（＞９５％）送達するようにそれを最適化した（図３ｂおよびｃ）（Ｓｈａｌｅｋ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｎｏ Ｌｅｔｔ ２０１２）。
近年、ＮＷが哺乳動物細胞の膜に効率的に浸透し、広範な外部分子を最小の侵襲性の非活性化様式で送達し得ることが実証された（Ｓｈａｌｅｋ ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．２０１０；Ｓｈａｌｅｋ，ｅｔ ａｌ．，Ｎａｎｏ Ｌｅｔｔ．２０１２）。特に、ｓｉＲＮＡをナイーブネズミＴ細胞中に効率的に（＞９５％）送達するようにＮＷ−Ｔ細胞界面（図３ｂ）を最適化した。この送達は、ナイーブＴ細胞の分化を活性化も誘導もせず、抗ＣＤ３／ＣＤ２８による慣用のＴＣＲ刺激に対するそれらの応答に影響しない（図３ｃ）（Ｓｈａｌｅｋ，ｅｔ ａｌ．，Ｎａｎｏ Ｌｅｔｔ．２０１２））。重要なことに、ＮＷ送達ｓｉＲＮＡは、実質的な標的転写物ノックダウンを、抗ＣＤ３／ＣＤ２８活性化前およびその最大４８時間後でさえ、急速な細胞増殖にかかわらず生じさせた（図３ｄ）。
次いで、６０個の遺伝子をＮＷ媒介ｓｉＲＮＡ送達により摂動させることを試み、効率的なノックダウン（活性化の４８時間後に残留する転写物＜６０％）が３４個の遺伝子について達成された（図３ｄおよび図１１、表Ｓ６．２）。ノックアウトマウスを、７つの他の遺伝子について得、そのうちの２つ（Ｉｒｆ８およびＩｌ１７ｒａ）はノックダウンセットと同様であった。全部で、６５個の選択遺伝子の３９個（２９個の調節因子および１０個の受容体）が良好に摂動され、Ｔｈ１７分化にこれまで関連しなかった２１個の遺伝子が含まれた。
ナノワイヤベーススクリーンは、Ｔｈ１７ネットワーク中の３９個の調節因子を検証する：遺伝子発現に対する摂動の効果を、２つの時点においてプロファイリングした。摂動の２８個を、ＲＯＲ−γｔの誘導の直後、分化開始の１０時間後においてプロファイリングし（図６）、Ｔｈ１７表現型がより多く樹立される４８時間において摂動の全てをプロファイリングした（図１ｂ）。摂動の２つ（Ｉｌ１７ｒａおよびＩｌ２１ｒノックアウト）を、６０時間においてもプロファイリングした。
特に、２７５個のシグネチャー遺伝子の発現に対する活性化の４８時間後の摂動の効果を、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ ｎＣｏｕｎｔｅｒシステムを使用して計測した（Ｉｌ１７ｒａおよびＩｌ２１ｒノックアウトは、６０時間においても計測した）。
シグネチャー遺伝子を、分化プロセスの可能な限り多くの局面をカバーするようにコンピュータにより選択した（実施例１の方法の部参照）：これらは、ほとんどの示差的に発現されたサイトカイン、ＴＦ、および細胞表面分子、ならびにそれぞれのクラスタ（図１ｂ）からの代表物、エンリッチされる機能、およびそれぞれのネットワーク中の予測標的を含む。検証のため、８５個の遺伝子のシグネチャーを、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ ＢｉｏＭａｒｋシステムを使用してプロファイリングし、高度に再現性の結果を得た（図１２）。
発現分析のためのシグネチャー遺伝子を、分化プロセスの可能な限り多くの局面をカバーするようにコンピュータにより選択した（実施例１の方法の部参照）。これらは、大多数の示差的に発現されたサイトカイン、ＴＦ、および細胞表面分子、ならびにそれぞれの発現クラスタ（図１ｂ）からの代表遺伝子、エンリッチされる生物学的機能、およびそれぞれのネットワーク中の調節因子の予測標的を含む。重要なことに、シグネチャーが、摂動される調節因子をコードする遺伝子のほとんどを含むため、それらの間の接続（図４ａ、「摂動」）、例として、フィードバックおよびフィードフォワードループを決定することができる。
シグネチャー遺伝子に対する摂動の効果の統計的有意性を、非標的化ｓｉＲＮＡとの、および示差的に発現されなかった１８個の対照遺伝子との比較によりスコアリングした（実施例１の方法の部参照、図４ａ、全ての非灰色エントリーが有意である）。試験調節因子の２６個の摂動は、４８時間の時点における少なくとも２５個のシグネチャー遺伝子（任意の応答を有したシグネチャー遺伝子の１０％）の発現に対して有意な効果を有した。平均して、摂動は４０個の遺伝子に影響し、シグネチャー遺伝子の８０％が少なくとも１つの調節因子により影響された。元のネットワークモデル（図２）を支持し、調節因子のノックダウンにより影響される遺伝子と、その予測標的との間に有意な重複が存在する（ｐ≦０．０１、並べ替え検定；実施例１の方法の部参照）。
ネットワークのダイナミクスを試験するため、１０時間（ＲＯＲ−γｔの誘導直後）における摂動の２８個の効果を、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ Ｂｉｏｍａｒｋシステムを使用して計測した。機能相互作用の３０％が、１０時間および４８時間の両方において同一活性化／抑制論理内に存在する一方、残りは１つの時点においてのみ存在することが見出された（図１３）。このことは、元のモデルにおける再配線の程度と一致する（図２ｂ）。
可能であれば、それぞれの調節因子の機能をＴｈ１７分化について正または負のいずれかとして分類した。具体的には、４８時間の時点において、調節因子の２２個の摂動が、ＩＬ−１７ＡまたはＩＬ−１７Ｆ発現を有意に減衰させ（「正のＴｈ１７調節因子」、図４ｂ、青色）、別の５つの摂動が、ＩＬ−１７レベルを有意に増加させた（「負のＴｈ１７調節因子」、図４ｂ、赤色）。これらの強力に正または負の調節因子の１２個は、Ｔｈ１７細胞にこれまで関連しなかった（図４ｂ、青色または赤色ノード周囲の淡灰色ハロー）。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。次に、Ｔｈ１７表現型の発生におけるこれらの強力な正および負の調節因子の役割をフォーカスした。
Ｔｈ１７ネットワーク中の２つの結合拮抗回路：それぞれの調節因子をＴｈ１７シグネチャー遺伝子（例えば、ＩＬ１７Ａ、ＩＬ１７Ｆ、図４ｂ、灰色ノード、下段）に対するその効果により特性決定し、４８時間においてネットワークが２つの拮抗モジュールに組織化されることが見出された：摂動がＴｈ１７シグネチャー遺伝子（図４ｂ、灰色ノード、下段）の発現を減少させた２２個の「正のＴｈ１７因子」（図４ｂ、青色ノード：９つの新規物）のモジュール、および摂動がその発現を増加させた５つの「負のＴｈ１７因子」（図４ｂ、赤色ノード：３つの新規物）のモジュール。これらの図面の着色版は、Ｙｏｓｅｆ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４９６：４６１−４６８（２０１３）／ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１９８１に見出すことができる。モジュールのそれぞれは、そのメンバー間の正の自己強化相互作用を介して緊密に内部接続されている一方（モジュール内エッジの７０％）、ほとんど（８８％）のモジュール間相互作用は、負である。この組織化は、統計的に有意であり（実験的ｐ値＜１０−３；実施例１の方法の部参照、図１４）、酵母中の遺伝子回路において既に観察されるものに結びつく（Ｓｅｇｒｅ，Ｄ．，Ｄｅｌｕｎａ，Ａ．，Ｃｈｕｒｃｈ，Ｇ．Ｍ．＆ Ｋｉｓｈｏｎｙ，Ｒ．Ｍｏｄｕｌａｒ ｅｐｉｓｔａｓｉｓ ｉｎ ｙｅａｓｔ ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ．Ｎａｔ．Ｇｅｎｅｔ．３７，７７−８３，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｇ１４８９（２００５）；Ｐｅｌｅｇ，Ｔ．，Ｙｏｓｅｆ，Ｎ．，Ｒｕｐｐｉｎ，Ｅ．＆ Ｓｈａｒａｎ，Ｒ．Ｎｅｔｗｏｒｋ−ｆｒｅｅ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｋｎｏｃｋｏｕｔ ｅｆｆｅｃｔｓ ｉｎ ｙｅａｓｔ．ＰＬｏＳ Ｃｏｍｐｕｔ Ｂｉｏｌ ６，ｅ１０００６３５，ｄｏｉ：１０．１３７１／ｊｏｕｒｎａｌ．ｐｃｂｉ．１０００６３５（２０１０））。１０時間において、同一の調節因子は、この明確なパターンを生じさせず（ｐ＞０．５）、このことは、その時点においてネットワークが依然として可鍛性であることを示唆する。
２つの拮抗モジュールは、Ｔｈ１７と他のＴ細胞サブセットとの間のバランスの維持およびＴｈ１７細胞の炎症促進状態の自己限定における重要な役割を担い得る。実際、正のＴｈ１７因子の摂動は、他のＴ細胞サブセットのシグネチャー遺伝子（例えば、Ｇａｔａ３、図４ｂ、灰色ノード、上段）も誘導する一方、負のＴｈ１７因子の摂動はそれらを抑制する（例えば、Ｆｏｘｐ３、Ｇａｔａ３、Ｓｔａｔ４、およびＴｂｘ２１）。
実施例５
新規因子の検証および特性決定
本明細書に提示される試験は、正または負の因子の１２個（Ｔｈ１７細胞に関連しなかった１２個の新規因子の１１個を含む；図４ｂ、淡灰色ハロー）の役割をフォーカスした。それぞれの因子の摂動後にＲＮＡ−Ｓｅｑを使用してその予測標的（図２）が摂動により影響されるか否かを試験した（図４ｃ、ベン図、上段）。両方のデータセット中に存在する因子の３つ（Ｅｇｒ２、Ｉｒｆ８、およびＳｐ４）についての高度に有意な重複（ｐ＜１０−５）が見出され、４番目（Ｓｍａｒｃａ４）についての境界有意重複が見出され、このことはネットワーク中のエッジの質を検証した。
次に、「正のＴｈ１７」または「負のＴｈ１７」としての１２個の因子のそれぞれの指定を、その因子のノックダウンに対して応答する遺伝子のセット（ＲＮＡ−Ｓｅｑにおける）を、２０個のクラスタ（図１ｂ）のそれぞれと比較することにより評価した。元の定義と一致して、「正のＴｈ１７」調節因子のノックダウンは、そうでなければ誘導されるクラスタ中の遺伝子を下方調節し、そうでなければ抑制され、または誘導されないクラスタ中の遺伝子を上方調節した（「負のＴｈ１７」調節因子についてはこの逆；図４ｄおよび図１５ａ、ｂ）。正または負の調節因子のいずれかにより影響される遺伝子は、キーＣＤ４＋転写調節因子（例えば、Ｆｏｘｐ３（Ｍａｒｓｏｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｆｏｘｐ３ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ａｎｄ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｋｅｙ ｔａｒｇｅｔ ｇｅｎｅｓ ｄｕｒｉｎｇ Ｔ ｃｅｌｌ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｎａｔｕｒｅ ４４５，９３１−９３５，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０５４７８（２００７）；Ｚｈｅｎｇ，Ｙ．ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｆｏｘｐ３ ｔａｒｇｅｔ ｇｅｎｅｓ ｉｎ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ａｎｄ ｍａｔｕｒｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔｕｒｅ ４４５，９３６−９４０，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０５５６３（２００７））、Ｂａｔｆ、Ｉｒｆ４、およびＲＯＲ−γｔ（Ｇｌａｓｍａｃｈｅｒ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｔｈａｔ Ｄｉｒｅｃｔｓ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｅ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＡＰ−１−ＩＲＦ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，ＮＹ），ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１２２８３０９（２０１２）；Ｃｉｏｆａｎｉ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｖａｌｉｄａｔｅｄ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｔｈ１７ Ｃｅｌｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｃｅｌｌ，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１２．０９．０１６（２０１２）），Ｘｉａｏ ｅｔ ａｌ．、未公開データ）により結合されるものとも有意に重複した。例えば、「正のＴｈ１７」調節因子Ｍｉｎａのノックダウン後に下方調節される遺伝子は、後期に誘導されるクラスタ（例えば、Ｃ１９、Ｃ２０）において高度にエンリッチされる（ｐ＜１０−６）。逆に、同一の後期に誘導されるクラスタ中の遺伝子は、「負のＴｈ１７」調節因子Ｓｐ４のノックダウン後にいっそうより上方調節されるようになる。
Ｍｉｎａは、Ｔｈ１７プログラムを促進し、Ｆｏｘｐ３プログラムを阻害する：Ｊｕｍｏｎｊｉ Ｃ（ＪｍｊＣ）ファミリーからのクロマチン調節因子であるＭｉｎａのノックダウンは、シグネチャーＴｈ１７サイトカインおよびＴＦ（例えば、ＲＯＲ−γｔ、Ｂａｔｆ、Ｉｒｆ４）ならびに後期誘導遺伝子（クラスタＣ９、Ｃ１９；ｐ＜１０−５）の発現を抑制する一方、Ｔｒｅｇ細胞のマスターＴＦであるＦｏｘｐ３の発現を増加させる。Ｍｉｎａは、Ｔｈ１７分化の間に強力に誘導され（クラスタＣ７）、ＩＬ２３ｒ−／−Ｔｈ１７細胞中で下方調節され、モデル（図５ａ）におけるＢａｔｆ（Ｇｌａｓｍａｃｈｅｒ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ａ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｔｈａｔ Ｄｉｒｅｃｔｓ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｅ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＡＰ−１−ＩＲＦ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｄｏｉ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１２２８３０９（２０１２））、ＲＯＲ−γｔ（Ｇｌａｓｍａｃｈｅｒ ｅｔ ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ ２０１２）、およびＭｙｃの予測標的である。Ｍｉｎａは、ＴＦのＮＦＡＴと相互作用し、ＩＬ−４プロモーターを抑制することによりＴｈ２バイアスを抑制することが示された（Ｏｋａｍｏｔｏ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ｍｉｎａ，ａｎ Ｉｌ４ ｒｅｐｒｅｓｓｏｒ，ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔ ｈｅｌｐｅｒ ｔｙｐｅ ２ ｂｉａｓ．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．１０，８７２−８７９，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．１７４７（２００９））。しかしながら、細胞中で、ＭｉｎａノックダウンはＴｈ２遺伝子を誘導せず、このことは、Ｍｉｎａ、ＢａｔｆおよびＲＯＲ−γｔ間の正のフィードバックループを介する代替作用モードを示唆した（図５ａ、左）。このモデルと一致して、Ｍｉｎａ発現は、ＲＯＲ−γｔノックアウトマウスからのＴｈ１７細胞中で低減され、Ｍｉｎａプロモーターは、ＲＯＲ−γｔにより結合されることがＣｈＩＰ−Ｓｅｑにより見出された（データ示さず）。最後に、Ｍｉｎａノックダウンにより誘導された遺伝子は、Ｔｒｅｇ細胞中でＦｏｘｐ３により結合されるもの（Ｍａｒｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ ２００７；Ｚｈｅｎｇ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ ２００７）（Ｐ＜１０−２５）と、およびＴｒｅｇ細胞中のＦｏｘｐ３活性に既に結びつけられたクラスタ（Ｈｉｌｌ，Ｊ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｆｏｘｐ３ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ−ｆａｃｔｏｒ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ −ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ２７，７８６−８００，ｄｏｉ：Ｓ１０７４−７６１３（０７）００４９２−Ｘ［ｐｉｉ］１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２００７．０９．０１０（２００７））と有意に重複する（図１５ｃ）。既に定義されたＴｒｅｇ細胞の転写シグネチャーと比較した場合（慣用のＴ細胞と比較（Ｈｉｌｌ，Ｊ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｆｏｘｐ３ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ−ｆａｃｔｏｒ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ −ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ２７，７８６−８００，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２００７．０９．０１０（２００７）））、Ｍｉｎａノックダウンにおいて誘導される遺伝子は、ＦｏｘＰ３の機能活性に緊密に結びつけられたクラスタ中でエンリッチされる。逆に、Ｍｉｎａノックダウンにおいて下方調節される遺伝子は、Ｔｒｅｇ細胞中でＴＣＲおよびＩＬ−２に対してより直接的に応答性であり、Ｆｏｘｐ３に対して応答性でない（図１５ｃ）。
Ｍｉｎａの役割をさらに分析するため、Ｍｉｎａ−／−マウスからのナイーブＴ細胞の分化後にＩＬ−１７ａおよびＦｏｘｐ３発現を計測した。Ｍｉｎａ−／−細胞は、細胞内染色により検出されるとおり、野生型（ＷＴ）細胞と比較してＩＬ−１７ａを減少させ、Ｆｏｘｐ３を増加させた（図５ａ）。対応する上清のサイトカイン分析は、ＩＬ−１７ａ産生の減少ならびにＩＦＮ−γ（図５ａ）およびＴＮＦ−α（図１６ａ）の増加を裏付けた。Ｔｈ１７分化条件下で、Ｍｉｎａの損失は、細胞内染色により検出されるとおり、ＩＬ−１７発現の減少およびＦｏｘＰ３の増加をもたらした（図５ａ）。これらの分化培養物からの上清のサイトカイン分析は、ＩＬ−１７産生の減少と、ＩＦＮγ（図５ａ）およびＴＮＦα（図１６ａ）の同等の増加を裏付けた。
Ｔｒｅｇ／Ｔｈ１７細胞間の相互関係は十分記載されており（Ｋｏｒｎ，Ｔ．ｅｔ ａｌ．ＩＬ−２１ ｉｎｉｔｉａｔｅｓ ａｎ ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ ｐａｔｈｗａｙ ｔｏ ｉｎｄｕｃｅ ｐｒｏｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ Ｔ（Ｈ）１７ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔｕｒｅ ４４８，４８４−４８７，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ０５９７０（２００７））、このことは、ＲＯＲ−γｔ／Ｆｏｘｐ３のＴＦの直接結合により達成されることが想定された。しかしながら、分析は、このプロセスにおける媒介における調節因子Ｍｉｎａについての重要な役割を示唆する。このことは、ＲＯＲ−γｔおよびＢａｔｆにより誘導されるＭｉｎａが、ＲＯＲ−γｔの転写を促進する一方、Ｆｏｘｐ３の誘導を抑制し、こうして急速なＴｈ１７分化の優先により相互のＴｒｅｇｓ／Ｔｈ１７バランス（Ｋｏｒｎ、ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ ２００７））に影響するモデルを示唆する。
Ｆａｓは、Ｔｈ１７プログラムを促進し、ＩＦＮ−γ発現を抑制する：ＴＮＦ受容体スーパーファミリーメンバー６であるＦａｓは、別の正のＴｈ１７調節因子である（図５ｂ）。Ｆａｓは、初期に誘導され、モデル中でＳｔａｔ３およびＢａｔｆの標的である。Ｆａｓノックダウンは、キーＴｈ１７遺伝子（例えば、ＩＬ−１７ａ、ＩＬ−１７ｆ、Ｈｉｆ１ａ、Ｉｒｆ４、およびＲｂｐｊ）の、および誘導されるクラスタＣ１４の発現を抑制し、Ｔｈ１関連遺伝子、例として、ＩＦＮ−γ受容体１およびＫｌｒｄ１（Ｃｄ９４；ＲＮＡ−Ｓｅｑによる、図４、図５ｂ、および図１５）の発現を促進する。ＦａｓおよびＦａｓリガンド欠損マウスは、自己免疫性脳脊髄炎（ＥＡＥ）の誘導に対して抵抗性であるが（Ｗａｌｄｎｅｒ，Ｈ．，Ｓｏｂｅｌ，Ｒ．Ａ．，Ｈｏｗａｒｄ，Ｅ．＆ Ｋｕｃｈｒｏｏ，Ｖ．Ｋ．Ｆａｓ− ａｎｄ ＦａｓＬ−ｄｅｆｉｃｉｅｎｔ ｍｉｃｅ ａｒｅ ｒｅｓｉｓｔａｎｔ ｔｏ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｕｔｏｉｍｍｕｎｅ ｅｎｃｅｐｈａｌｏｍｙｅｌｉｔｉｓ．Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ １５９，３１００−３１０３（１９９７））、ＩＦＮ−γ応答もＴｈ１応答も欠損しない。この現象の基礎をなす機序は、研究されなかった。
これを利用するため、Ｆａｓ−／−マウス（図５ｂ、図１６ｃ）からのＴ細胞を分化させた。ノックダウン分析と一致して、両方のＴｈ１７およびＴｈ０極性化条件下でＩＬ−１７ａの発現は強力に抑制され、ＩＦＮ−γ産生は強力に増加した（図５ｂ）。これらの結果は、Ｆａｓは、デス受容体である他、Ｔｈ１／Ｔｈ１７バランスの制御における重要な役割を担い得、Ｆａｓ−／−マウスは、Ｔｈ１７細胞の欠落に起因してＥＡＥに対して抵抗性であり得ることを示唆する。
Ｐｏｕ２ａｆ１は、Ｔｈ１７プログラムを促進し、ＩＬ−２発現を抑制する：Ｐｏｕ２ａｆ１（ＯＢＦ１）のノックダウンは、Ｔｈ１７シグネチャー（図５ｃ）の、ならびに中期および後期誘導遺伝子（クラスタＣ１９およびＣ２０、ｐ＜１０−７）の発現を強力に減少させる一方、他のＣＤ４＋サブセットの調節因子（例えば、Ｆｏｘｐ３、Ｓｔａｔ４、Ｇａｔａ３）の、および非誘導クラスタ（クラスタＣ２およびＣ１６ ｐ＜１０−９）中の遺伝子の発現を増加させる。Ｔ細胞分化におけるＰｏｕ２ａｆ１の役割は、探索されていない（Ｔｅｉｔｅｌｌ，Ｍ．Ａ．ＯＣＡ−Ｂ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂ−ｃｅｌｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｒｅｎｄｓ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２４，５４６−５５３（２００３））。この効果を調査するため、Ｐｏｕ２ａｆ１−／−マウスからのＴ細胞を分化させた（図５ｃ、図１６ｂ）。ＷＴ細胞と比較して、ＩＬ−１７ａ産生は、強力に抑制された。興味深いことに、ＩＬ−２産生は、非極性化（Ｔｈ０）条件下でＰｏｕ２ａｆ１−／−Ｔ細胞中で強力に増加した。したがって、Ｐｏｕ２ａｆ１は、Ｔｈ１７細胞の公知の内因性抑制因子であるＩＬ−２の産生を遮断することによりＴｈ１７分化を促進し得る（Ｌａｕｒｅｎｃｅ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−２ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｖｉａ ＳＴＡＴ５ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｓ Ｔ ｈｅｌｐｅｒ １７ ｃｅｌｌ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ２６，３７１−３８１，ｄｏｉ：Ｓ１０７４−７６１３（０７）００１７６−８［ｐｉｉ］１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２００７．０２．００９（２００７））。Ｐｏｕ２ａｆ１は、ＴＦのＯＣＴ１またはＯＣＴ２の転写共活性化因子として作用する（Ｔｅｉｔｅｌｌ，Ｔｒｅｎｄｓ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００３）。ＩＬ−１７ａ産生は、Ｏｃｔ１欠損細胞中でも強力に抑制され（図１６ｄ）、このことは、Ｐｏｕ２ａｆ１がこの共因子を介してその効果の一部を発揮し得ることを示唆した。
ＴＳＣ２２ｄ３は、Ｔｈ１７分化および炎症促進機能を制限し得る：ＴＳＣ２２ドメインファミリータンパク質３（Ｔｓｃ２２ｄ３）のノックダウンは、Ｔｈ１７サイトカイン（ＩＬ−１７ａ、ＩＬ−２１）およびＴＦ（ＲＯＲ−γｔ、Ｒｂｐｊ、Ｂａｔｆ）の発現を増加させ、Ｆｏｘｐ３発現を低減させる。マクロファージの従来の研究は、Ｔｓｃ２２ｄ３発現がグルココルチコイドおよびＩＬ−１０により刺激され、それがそれらの抗炎症および免疫抑制効果における重要な役割を担うことを示している（Ｃｈｏｉ，Ｓ．−Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｔｓｃ−２２ ｅｎｈａｎｃｅｓ ＴＧＦ−ｂｅｔａ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｂｙ ａｓｓｏｃｉａｔｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｓｍａｄ４ ａｎｄ ｉｎｄｕｃｅｓ ｅｒｙｔｈｒｏｉｄ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ．Ｍｏｌ．Ｃｅｌｌ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．２７１，２３−２８（２００５））。Ｔｈ１７細胞中のＴｓｃ２２ｄ３ノックダウンは、ＩＬ−１０およびその産生を向上させる他のキー遺伝子の発現を増加させた（図５ｄ）。ＩＬ−１０産生は、Ｔｈ１７細胞を自己免疫において低病原性にすることが示されているが（Ｋｏｒｎ ｅｔ ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ ２００７；Ｐｅｔｅｒｓ，Ａ．，Ｌｅｅ，Ｙ．＆ Ｋｕｃｈｒｏｏ，Ｖ．Ｋ．Ｔｈｅ ｍａｎｙ ｆａｃｅｓ ｏｆ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ．Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．２３，７０２−７０６，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｏｉ．２０１１．０８．００７（２０１１）；Ｃｈａｕｄｈｒｙ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−１０ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｉｎ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ ｉｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ−ｍｅｄｉａｔｅｄ ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ．Ｉｍｍｕｎｉｔｙ ３４，５６６−５７８，ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｉｍｍｕｎｉ．２０１１．０３．０１８（２０１１））、ＩＬ−１０およびＩＬ−１７ａの共産生は、ある感染、例えば、粘膜部位における黄色ブドウ球菌（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ）の除去についての指標応答であり得る（Ｚｉｅｌｉｎｓｋｉ，Ｃ．Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ｐａｔｈｏｇｅｎ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｈｕｍａｎ ＴＨ１７ ｃｅｌｌｓ ｐｒｏｄｕｃｅ ＩＦＮ−γ ｏｒ ＩＬ−１０ ａｎｄ ａｒｅ ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｂｙ ＩＬ−１β．Ｎａｔｕｒｅ ４８４，５１４−５１８，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１０９５７（２０１２））。このことは、Ｔｓｃ２２ｄ３が、ＩＬ−１７およびＩＬ−１０を共産生するＴｈ１７細胞サブタイプの誘導のための負のフィードバックループの一部であり、それらの炎症促進能を制限するモデルを示唆する。Ｔｓｃ２２ｄ３は、ステロイドのデキサメタゾンに応答して他の細胞中で誘導され（Ｊｉｎｇ，Ｙ．ｅｔ ａｌ．Ａ ｍｅｃｈａｎｉｓｔｉｃ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｄｅｘａｍｅｔｈａｓｏｎｅ ｉｎ ｍｏｄｅｒａｔｉｎｇ ｃｅｌｌ ｄｅａｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｈａｍｓｔｅｒ Ｏｖａｒｙ ｃｅｌｌ ｃｕｌｔｕｒｅｓ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ Ｐｒｏｇ ２８，４９０−４９６，ｄｏｉ：１０．１００２／ｂｔｐｒ．７４７（２０１２））、これはＴｈ１７分化およびＲＯＲ−γｔ発現を抑制する（Ｈｕ，Ｓ．Ｍ．，Ｌｕｏ，Ｙ．Ｌ．，Ｌａｉ，Ｗ．Ｙ．＆ Ｃｈｅｎ，Ｐ．Ｆ．［Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｄｅｘａｍｅｔｈａｓｏｎｅ ｏｎ ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ Ｔｈ１７ ｃｙｔｏｋｉｎｅ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ １７ ｉｎ ａｓｔｈｍａｔｉｃ ｍｉｃｅ］．Ｎａｎ Ｆａｎｇ Ｙｉ Ｋｅ Ｄａ Ｘｕｅ Ｘｕｅ Ｂａｏ ２９，１１８５−１１８８（２００９））。したがって、Ｔｓｃ２２ｄ３は、ステロイドのこの効果を媒介し得る。
Ｔｓｃ２２ｄ３の役割をさらに特性決定するため、ＣｈＩＰ−Ｓｅｑを使用してＴｈ１７細胞中のそのＤＮＡ結合プロファイルを計測し、そのノックダウン後にＲＮＡ−Ｓｅｑを使用してその機能効果を計測した。Ｔｓｃ２２ｄ３の機能および物理的標的間に有意な重複が存在する（Ｐ＜０．０１、例えば、ＩＬ−２１、Ｉｒｆ４；実施例１の方法の部参照）。例えば、Ｔｓｃ２２ｄ３は、ＩＬ−２１およびＩｒｆ４に近接して結合し、これらはＴｓｃ２２ｄ３ノックダウンにおいて上方調節されるようにもなる。さらに、Ｔｓｃ２２ｄ３結合部位は、主要なＴｈ１７因子のもの、例として、Ｂａｔｆ、Ｓｔａｔ３、Ｉｒｆ４、およびＲＯＲ−γｔ（＞５のエンリッチメント倍率；図５ｄ、実施例１の方法の部参照）に有意に重複する。このことは、Ｔｓｃ２２ｄ３が、結合部位上で正のＴｈ１７調節因子と競合する転写抑制因子としてその負のＴｈ１７機能を発揮するモデルを示唆し、これは、ＣＤ４＋調節の従来の知見と類似する（Ｃｉｏｆａｎｉ ｅｔ ａｌ．，Ｃｅｌｌ ２０１２；Ｙａｎｇ，Ｘ．Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｏｐｐｏｓｉｎｇ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏｃｕｓ ｅｎｃｏｄｉｎｇ ＩＬ−１７ ｔｈｒｏｕｇｈ ｄｉｒｅｃｔ，ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＴＡＴ３ ａｎｄ ＳＴＡＴ５．Ｎａｔ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．１２，２４７−２５４，ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｉ．１９９５（２０１１））。
実施例６
プロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ）は、Ｔｈ１７細胞の病原性表現型を調節する
Ｔｈ１７細胞は近年、Ｔ細胞サブセットと同定され、炎症自己免疫応答のドライブおよびある細胞外病原体に対する保護応答の媒介に関与している。分子シグネチャーなどの因子に基づき、Ｔｈ１７細胞は、病原性または非病原性として分類される（例えば、Ｌｅｅ ｅｔ ａｌ．，“Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ，”Ｎａｔｕｒｅ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ，ｖｏｌ．１３（１０）：９９１−９９９およびオンライン方法参照）。
本明細書において使用される用語「病原性」または「非病原性」は、一方のＴｈ１７細胞表現型が他方よりも望ましいことを意味するものとして解釈すべきでないことに留意すべきである。本明細書に記載のとおり、病原性Ｔｈ１７細胞の誘導の阻害またはＴｈ１７表現型の非病原性Ｔｈ１７表現型または別のＴ細胞表現型に向けるモジュレートが望ましい例が存在する。同様に、非病原性Ｔｈ１７細胞の誘導の阻害またはＴｈ１７表現型の病原性Ｔｈ１７表現型または別のＴ細胞表現型に向けるモジュレートが望ましい例が存在する。例えば、病原性Ｔｈ１７細胞は、免疫応答、例えば、自己免疫および／または炎症に関与することが考えられる。したがって、病原性Ｔｈ１７細胞分化の阻害またはそうでなければ非病原性Ｔｈ１７細胞もしくは別のＴ細胞表現型に向かうＴｈ１７Ｔ細胞のバランスの減少が、免疫関連障害、例えば、自己免疫疾患または炎症障害の症状を治療またはそうでなければ改善するための治療方針において望ましい。別の例において、感染に応じて、非病原性または病原性Ｔｈ１７細胞は、感染性疾患および他の病原体関連障害における保護免疫応答の構築において望ましいことが考えられる。したがって、非病原性Ｔｈ１７細胞分化の阻害またはそうでなければ病原性Ｔｈ１７細胞もしくは別のＴ細胞表現型に向かうＴｈ１７細胞のバランスの減少またはその逆が、免疫関連障害、例えば、感染性疾患の症状を治療またはそうでなければ改善するための治療方針において望ましい。
Ｔｈ１７細胞は、以下の遺伝子またはそれらの遺伝子の産物の１つ以上が、ＴＧＦ−β１誘導Ｔｈ１７細胞と比較してＴＧＦ−β３誘導Ｔｈ１７細胞中で上方調節される区別される病原性シグネチャーを呈する場合、病原性とみなされる：Ｃｘｃｌ３、Ｉｌ２２、Ｉｌ３、Ｃｃｌ４、Ｇｚｍｂ、Ｌｒｍｐ、Ｃｃｌ５、Ｃａｓｐ１、Ｃｓｆ２、Ｃｃｌ３、Ｔｂｘ２１、Ｉｃｏｓ、Ｉｌ７ｒ、Ｓｔａｔ４、Ｌｇａｌｓ３またはＬａｇ３。Ｔｈ１７細胞は、以下の遺伝子またはそれらの遺伝子の産物の１つ以上が、ＴＧＦ−β１誘導Ｔｈ１７細胞と比較してＴＧＦ−β３誘導Ｔｈ１７細胞中で下方調節される区別される非病原性シグネチャーを呈する場合、非病原性とみなされる：Ｉｌ６ｓｔ、Ｉｌ１ｒｎ、ｌｋｚｆ３、Ｍａｆ、Ａｈｒ、Ｉｌ９またはＩｌ１０。
発生するＴｈ１７細胞の時間的マイクロアレイ分析を実施し、Ｔｈ１７細胞中で示差的に発現され、Ｔｈ１７細胞の発生を調節する細胞表面分子を同定した。ＰＲＯＣＲが、Ｔｈ１７細胞中で示差的に発現される受容体として同定され、その発現がＴｈ１７特異的転写調節因子により調節されることを見出された。
プロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ；ＥＰＣＲまたはＣＤ２０１とも呼ばれる）は、主に内皮細胞、ＣＤ８＋樹状細胞上で発現され、他の造血および間質細胞上では低いレベルに発現されることも報告された。これは、活性化プロテインＣならびに第ＶＩＩ／ＶＩＩａ因子および第Ｘａ因子に結合し、多様な生物学的機能、例として、抗凝固、細胞保護、抗アポトーシス、および抗炎症活性を有することが示された。しかしながら、これらの試験前、Ｔ細胞中のＰＲＯＣＲの機能は探索されていなかった。
Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲおよびそのリガンド活性化プロテインＣの生物学的機能を分析し、それがＴｈ１７細胞の病原性シグネチャーの一部として同定された遺伝子の一部の発現を減少させることが見出された。さらに、Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲ発現は、Ｔｈ１７細胞の病原性を低減させ、ヒト多発性硬化症についてのマウスモデルにおける疾患を改善した。
これらの結果は、ＰＲＯＣＲがそのリガンドの結合を介してＴｈ１７細胞の病原性についての調節遺伝子として機能することを意味する。したがって、この経路の調節は、炎症および自己免疫疾患に対する治療アプローチに利用することができることが想定される。
これらの試験は、ＰＲＯＣＲのＴｈ１７特異的発現および自己免疫Ｔｈ１７病原性の低減におけるその役割を記載する最初のものである。したがって、抗体または他のアゴニストを介するＰＲＯＣＲの活性化は、免疫応答、例えば、炎症自己免疫障害における治療方針として有用である。さらに、抗体または他の阻害剤を介するＰＲＯＣＲの遮断を利用してある感染作用物質および病原体に対する保護Ｔｈ１７応答を増強することができる。
ＰＲＯＣＲは、Ｔｈ１７細胞中で発現される：膜受容体ＰＲＯＣＲ（プロテインＣ受容体；ＥＰＣＲまたはＣＤ２０１とも呼ばれる）は、上皮細胞、単球、マクロファージ、好中球、好酸球、およびナチュラルキラー細胞上に存在するが、その発現は、Ｔ細胞に対してこれまで報告されていなかった（Ｇｒｉｆｆｉｎ ＪＨ，Ｚｌｏｋｏｖｉｃ ＢＶ，Ｍｏｓｎｉｅｒ ＬＯ．２０１２．Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃ ａｎｔｉｃｏａｇｕｌａｎｔ ａｎｄ ｃｙｔｏｐｒｏｔｅｃｔｉｖｅ ｐａｔｈｗａｙｓ．Ｉｎｔ Ｊ Ｈｅｍａｔｏｌ ９５：３３３−４５）。しかしながら、本明細書に記載のＴｈ１７細胞の詳細なトランスクリプトーム分析により、Ｔｈ１７細胞分化（Ｙｏｓｅｆ Ｎ，Ｓｈａｌｅｋ ＡＫ，Ｇａｕｂｌｏｍｍｅ ＪＴ，Ｊｉｎ Ｈ，Ｌｅｅ Ｙ，Ａｗａｓｔｈｉ Ａ，Ｗｕ Ｃ，Ｋａｒｗａｃｚ Ｋ，Ｘｉａｏ Ｓ，Ｊｏｒｇｏｌｌｉ Ｍ，Ｇｅｎｎｅｒｔ Ｄ，Ｓａｔｉｊａ Ｒ，Ｓｈａｋｙａ Ａ，Ｌｕ ＤＹ，Ｔｒｏｍｂｅｔｔａ ＪＪ，Ｐｉｌｌａｉ ＭＲ，Ｒａｔｃｌｉｆｆｅ ＰＪ，Ｃｏｌｅｍａｎ ＭＬ，Ｂｉｘ Ｍ，Ｔａｎｔｉｎ Ｄ，Ｐａｒｋ Ｈ，Ｋｕｃｈｒｏｏ ＶＫ，Ｒｅｇｅｖ Ａ．２０１３．Ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ＴＨ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ．Ｎａｔｕｒｅ ４９６：４６１−８）に重要なノードとしてＰＲＯＣＲが同定された。ＰＲＯＣＲは、ＣＤ１／ＭＨＣ分子と構造的相同性を共有し、活性化プロテインＣ（ａＰＣ）ならびに血液凝固第ＶＩＩ因子およびγδＴ細胞のＶγ４Ｖδ５ＴＣＲに結合する。ＰＲＯＣＲは、その短い細胞質テイルに起因して、直接シグナリングしないが、Ｇタンパク質共役受容体ＰＡＲ１と会合することによりシグナリングする（図３０ａ；（Ｇｒｉｆｆｉｎ ｅｔ ａｌ，Ｉｎｔ Ｊ Ｈｅｍａｔｏｌ ９５：３３３−４５（２０１２）））。Ｔｈサブセット上のＰＲＯＣＲ発現を分析するため、ＣＤ４＋Ｔ細胞を極性化条件下でインビトロで分化させ、ＰＲＯＣＲ発現を測定した。Ｔｈ１７細胞のネットワーク分析により示されるとおり、高レベルのＰＲＯＣＲをＴｈ１７条件下で分化させた細胞中で検出することができた（図３１ｂ）。免疫応答の間のＴｈ１７細胞上のＰＲＯＣＲの発現を試験するため、マウスをＭＯＧ／ＣＦＡにより免疫化してＥＡＥを誘導した。ＰＲＯＣＲは、脾臓およびリンパ節中のＴ細胞上では発現されなかった。対照的に、これは、ＣＮＳを浸潤するＴｈ１７細胞上で検出することができた（図３１ｃ）。これらのデータは、ＰＲＯＣＲがインビトロおよびインビボでＴｈ１７細胞上で発現され、この場合、それが主として標的臓器を浸潤するＴ細胞に制限されることを示す。Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲの機能を調査するため、低ＰＲＯＣＲ突然変異体（ＰＲＯＣＲｄ／ｄ）からのＴ細胞を使用してＰＲＯＣＲの損失がＩＬ−１７産生にいかに影響するかを試験するように試験を設計した。ＰＲＯＣＲ欠損は、初期胚性致死を引き起こす一方（胚１０．５日目）（Ｇｕ ＪＭ，Ｃｒａｗｌｅｙ ＪＴ，Ｆｅｒｒｅｌｌ Ｇ，Ｚｈａｎｇ Ｆ，Ｌｉ Ｗ，Ｅｓｍｏｎ ＮＬ，Ｅｓｍｏｎ ＣＴ．２００２．Ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ ｃｅｌｌ ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｇｅｎｅ ｉｎ ｍｉｃｅ ｃａｕｓｅｓ ｐｌａｃｅｎｔａｌ ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ ａｎｄ ｅａｒｌｙ ｅｍｂｒｙｏｎｉｃ ｌｅｔｈａｌｉｔｙ．Ｊ Ｂｉｏｌ Ｃｈｅｍ ２７７：４３３３５−４３）、少量（野生型の＜１０％）のみのＰＲＯＣＲを保持するＰＲＯＣＲの低発現は、致死を完全に回避するために十分であり、マウスは定常状態条件下で正常に発生する（Ｃａｓｔｅｌｌｉｎｏ ＦＪ，Ｌｉａｎｇ Ｚ，Ｖｏｌｋｉｒ ＳＰ，Ｈａａｌｂｏｏｍ Ｅ，Ｍａｒｔｉｎ ＪＡ，Ｓａｎｄｏｖａｌ−Ｃｏｏｐｅｒ ＭＪ，Ｒｏｓｅｎ ＥＤ．２００２．Ｍｉｃｅ ｗｉｔｈ ａ ｓｅｖｅｒｅ ｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｇｅｎｅ ｄｅｖｅｌｏｐ，ｓｕｒｖｉｖｅ，ａｎｄ ｒｅｐｒｏｄｕｃｅ ｎｏｒｍａｌｌｙ，ａｎｄ ｄｏ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ ｗｉｔｈ ｅｎｈａｎｃｅｄ ａｒｔｅｒｉａｌ ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ ａｆｔｅｒ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ．Ｔｈｒｏｍｂ Ｈａｅｍｏｓｔ ８８：４６２−７２）。敗血症ショックについてのモデルにおいてチャレンジした場合、ＰＲＯＣＲｄ／ｄマウスは、ＷＴマウスと比較して低下した生存率を示す（Ｉｗａｋｉ Ｔ，Ｃｒｕｚ ＤＴ，Ｍａｒｔｉｎ ＪＡ，Ｃａｓｔｅｌｌｉｎｏ ＦＪ．２００５．Ａ ｃａｒｄｉｏｐｒｏｔｅｃｔｉｖｅ ｒｏｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｉｎ ｌｉｐｏｐｏｌｙｓａｃｃｈａｒｉｄｅ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｅｎｄｏｔｏｘｅｍｉａ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｕｓｅ．Ｂｌｏｏｄ １０５：２３６４−７１）。Ｔｈ１７条件下で分化させたナイーブＣＤ４＋ＰＲＯＣＲｄ／ｄＴ細胞は、ＷＴナイーブＣＤ４＋Ｔ細胞と比較して少ないＩＬ−１７を産生した（図３１ｄ）。ＩＬ２３とともに培養したエフェクターメモリーＰＲＯＣＲｄ／ｄＴ細胞は、ＷＴメモリーＴ細胞よりも多いＩＬ−１７を産生した。したがって、ＰＲＯＣＲは、ＰＤ−１と同様に、ナイーブＣＤ４Ｔ細胞からのＴｈ１７細胞の生成を促進するが、Ｔｈ１７エフェクターＴ細胞の機能を阻害する。
腫瘍モデルにおけるＰＲＯＣＲノックダウン分析：図３４は、ＰＲＯＣＲ突然変異マウスのＢ１６腫瘍接種を示すグラフである。７週齢の野生型またはＰＲＯＣＲ突然変異（ＥＰＣＲデルタ）Ｃ５７ＢＬ／６マウスに、５×１０５個のＢ１６Ｆ１０黒色腫細胞を接種した。図３４に示されるとおり、ＰＲＯＣＲの阻害は、腫瘍増殖を示した。したがって、ＰＲＯＣＲの阻害は、腫瘍増殖の妨害のために、および癌の治療のための他の治療用途において有用である。
ＰＤ−１およびＰＲＯＣＲは、Ｔｈ１７病原性に影響する：Ｔｈ１７細胞は、極めて異種性であり、Ｔｈ１７サブセットの病原性は、それらの分化の間のサイトカイン環境に応じて異なる（Ｚｉｅｌｉｎｓｋｉ ＣＥ，Ｍｅｌｅ Ｆ，Ａｓｃｈｅｎｂｒｅｎｎｅｒ Ｄ，Ｊａｒｒｏｓｓａｙ Ｄ，Ｒｏｎｃｈｉ Ｆ，Ｇａｔｔｏｒｎｏ Ｍ，Ｍｏｎｔｉｃｅｌｌｉ Ｓ，Ｌａｎｚａｖｅｃｃｈｉａ Ａ，Ｓａｌｌｕｓｔｏ Ｆ．２０１２．Ｐａｔｈｏｇｅｎ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｈｕｍａｎ ＴＨ１７ ｃｅｌｌｓ ｐｒｏｄｕｃｅ ＩＦＮ−ｇａｍｍａ ｏｒ ＩＬ−１０ ａｎｄ ａｒｅ ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｂｙ ＩＬ−１ｂｅｔａ．Ｎａｔｕｒｅ ４８４：５１４−８；Ｌｅｅ Ｙ，Ａｗａｓｔｈｉ Ａ，Ｙｏｓｅｆ Ｎ，Ｑｕｉｎｔａｎａ ＦＪ，Ｐｅｔｅｒｓ Ａ，Ｘｉａｏ Ｓ，Ｋｌｅｉｎｅｗｉｅｔｆｅｌｄ Ｍ，Ｋｕｎｄｅｒ Ｓ，Ｓｏｂｅｌ ＲＡ，Ｒｅｇｅｖ Ａ，Ｋｕｃｈｒｏｏ Ｖ．２０１２．Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ Ｉｎ ｐｒｅｓｓ；およびＧｈｏｒｅｓｃｈｉ Ｋ，Ｌａｕｒｅｎｃｅ Ａ，Ｙａｎｇ ＸＰ，Ｔａｔｏ ＣＭ，ＭｃＧｅａｃｈｙ ＭＪ，Ｋｏｎｋｅｌ ＪＥ，Ｒａｍｏｓ ＨＬ，Ｗｅｉ Ｌ，Ｄａｖｉｄｓｏｎ ＴＳ，Ｂｏｕｌａｄｏｕｘ Ｎ，Ｇｒａｉｎｇｅｒ ＪＲ，Ｃｈｅｎ Ｑ，Ｋａｎｎｏ Ｙ，Ｗａｔｆｏｒｄ ＷＴ，Ｓｕｎ ＨＷ，Ｅｂｅｒｌ Ｇ，Ｓｈｅｖａｃｈ ＥＭ，Ｂｅｌｋａｉｄ Ｙ，Ｃｕａ ＤＪ，Ｃｈｅｎ Ｗ，Ｏ’Ｓｈｅａ ＪＪ．２０１０．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ Ｔ（Ｈ）１７ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｂｓｅｎｃｅ ｏｆ ＴＧＦ−ｂｅｔａ ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ．Ｎａｔｕｒｅ ４６７：９６７−７１）。サイトカイン環境に加え、いくつかの共刺激経路がＴヘルパーサブセット、例として、Ｔｈ１７細胞の分化および機能の調節に関与している。ＣＴＬＡ−４−Ｂ７相互作用は、Ｔｈ１７分化を阻害する（Ｙｉｎｇ Ｈ，Ｙａｎｇ Ｌ，Ｑｉａｏ Ｇ，Ｌｉ Ｚ，Ｚｈａｎｇ Ｌ，Ｙｉｎ Ｆ，Ｘｉｅ Ｄ，Ｚｈａｎｇ Ｊ．２０１０．Ｃｕｔｔｉｎｇ ｅｄｇｅ：ＣＴＬＡ−４−−Ｂ７ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｓ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ．Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ １８５：１３７５−８）。さらに、本明細書に記載の研究により、ＩＣＯＳがＴｈ１７細胞の維持における重要な役割を担うことが明らかになった（Ｂａｕｑｕｅｔ ＡＴ，Ｊｉｎ Ｈ，Ｐａｔｅｒｓｏｎ ＡＭ，Ｍｉｔｓｄｏｅｒｆｆｅｒ Ｍ，Ｈｏ ＩＣ，Ｓｈａｒｐｅ ＡＨ，Ｋｕｃｈｒｏｏ ＶＫ．２００９．Ｔｈｅ ｃｏｓｔｉｍｕｌａｔｏｒｙ ｍｏｌｅｃｕｌｅ ＩＣＯＳ ｒｅｇｕｌａｔｅｓ ｔｈｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｃ−Ｍａｆ ａｎｄ ＩＬ−２１ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｆｏｌｌｉｃｕｌａｒ Ｔ ｈｅｌｐｅｒ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ＴＨ−１７ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ １０：１６７−７５）。
本明細書における病原性対非病原性Ｔｈ１７細胞の詳細なゲノム分析に基づき、自己免疫疾患における病原性対非病原性エフェクターＴｈ１７細胞を定義する分子シグネチャーが決定された（Ｌｅｅ Ｙ，Ａｗａｓｔｈｉ Ａ，Ｙｏｓｅｆ Ｎ，Ｑｕｉｎｔａｎａ ＦＪ，Ｐｅｔｅｒｓ Ａ，Ｘｉａｏ Ｓ，Ｋｌｅｉｎｅｗｉｅｔｆｅｌｄ Ｍ，Ｋｕｎｄｅｒ Ｓ，Ｓｏｂｅｌ ＲＡ，Ｒｅｇｅｖ Ａ，Ｋｕｃｈｒｏｏ Ｖ．２０１２．Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ Ｔｈ１７ ｃｅｌｌｓ．Ｎａｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ Ｉｎ ｐｒｅｓｓ）。興味深いことに、ＰＲＯＣＲは、非病原性Ｔｈ１７細胞のシグネチャーの一部であり、その発現は非病原性サブセット中で高度に増加する（図３２ａ）。さらに、ＰＲＯＣＲは、Ｔｈ１７病原性の調節における機能的役割を担うと考えられる。それというのも、ＰＲＯＣＲのそのリガンドａＰＣによるエンゲージメントが、一部の非病原性シグネチャー遺伝子を誘導する一方、ＰＲＯＣＲｄ／ｄマウスからのＴｈ１７細胞がそれらの遺伝子の発現の減少を示すためである（図３２ｂ）。ＰＲＯＣＲが自己免疫のインビボモデルにおけるＴｈ１７細胞の病原性に影響し得るか否かを試験するため、ＥＡＥについての養子移植モデルを使用した。疾患を誘導するため、ＭＯＧ特異的２Ｄ２ＴＣＲトランスジェニックＴ細胞をＴｈ１７条件下で分化させ、次いでナイーブレシピエント中に移植した。図３２ｃに示されるとおり、Ｔｈ１７細胞上のＰＲＯＣＲの強制発現は、疾患を改善し、このことは、ＰＲＯＣＲが病原性Ｔｈ１７細胞の非病原性Ｔｈ１７細胞に向かう変換をドライブすることを裏付けた。さらに、ＰＤ−１：ＰＤ−Ｌ１相互作用がインビボでエフェクターＴｈ１７細胞の病原性を制限することが見出された。ＭＯＧ３５−５５特異的（２Ｄ２）Ｔｈ１７エフェクター細胞をＷＴとＰＤ−Ｌ１−／−マウス中に移植した場合、ＰＤ−Ｌ１−／−レシピエントは、ＥＡＥの兆候を急速に発症し（移植後５日ほどの初期）、ＥＡＥの重症度は顕著に増加し、ほとんどの実験はＰＤ−Ｌ１−／−レシピエントの疾病の急速な発症に起因して終了を余儀なくされた（図３２ｄ）。ＣＮＳ浸潤細胞の数は、ＰＤ−Ｌ１−／−レシピエントにおいて有意に増加し、ＷＴマウスと比較してＰＤ−Ｌ１−／−レシピエントにおける２Ｄ２＋ＩＬ−１７＋の割合が大きかった。したがって、ＰＤ−１およびＰＲＯＣＲは両方とも、エフェクターＴｈ１７細胞の病原性を制御すると考えられる。
いくつかの共阻害分子が、抗原持続の間のＴ細胞機能不全に関与している。特に、ＰＤ−１およびＴｉｍ−３は、癌および慢性ウイルス感染、例えば、ヒトにおけるＨＩＶ、ＨＣＶおよびマウスにおけるＬＣＭＶに広い関与を有する。マウスおよびヒトにおける自己反応性Ｔ細胞応答は、阻害分子の発現の低減を特徴とする。自己免疫状況におけるＴ細胞機能不全を誘導する能力は、臨床的に有益であり得る。Ｃｏｐａｘｏｎｅ治療に対して応答するＭＳ患者は、有意に上昇したレベルのＰＲＯＣＲおよびＰＤ−Ｌ１の発現を示す。Ｔｉｍ−３発現の増加およびＴ細胞疲弊の促進はＴ細胞の脳炎誘発性を制限し、ＥＡＥ重症度を低減させる能力を提供することが既に実証されている（Ｒａｎｇａｃｈａｒｉ Ｍ，Ｚｈｕ Ｃ，Ｓａｋｕｉｓｈｉ Ｋ，Ｘｉａｏ Ｓ，Ｋａｒｍａｎ Ｊ，Ｃｈｅｎ Ａ，Ａｎｇｉｎ Ｍ，Ｗａｋｅｈａｍ Ａ，Ｇｒｅｅｎｆｉｅｌｄ ＥＡ，Ｓｏｂｅｌ ＲＡ，Ｏｋａｄａ Ｈ，ＭｃＫｉｎｎｏｎ ＰＪ，Ｍａｋ ＴＷ，Ａｄｄｏ ＭＭ，Ａｎｄｅｒｓｏｎ ＡＣ，Ｋｕｃｈｒｏｏ ＶＫ．２０１２．Ｂａｔ３ ｐｒｏｍｏｔｅｓ Ｔ ｃｅｌｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ａｎｄ ａｕｔｏｉｍｍｕｎｉｔｙ ｂｙ ｒｅｐｒｅｓｓｉｎｇ Ｔｉｍ−３−ｍｅｄｉａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｄｅａｔｈ ａｎｄ ｅｘｈａｕｓｔｉｏｎ．Ｎａｔ Ｍｅｄ １８：１３９４−４００）。したがって、Ｔｈ１７細胞中で選択的にエンリッチされる新規阻害分子ＰＲＯＣＲが、Ｔ細胞疲弊における役割も担い得るか否かを決定するように、試験を設計した。ＰＲＯＣＲは、ＰＤ−１およびＴｉｍ−３の両方を発現する疲弊腫瘍浸潤リンパ球中で発現されることが見出された（図３３ａ）。この観察と一致して、ＰＲＯＣＲは、慢性ＬＣＭＶ感染の間に抗原特異的疲弊ＣＤ８Ｔ細胞中でほとんどエンリッチされることが見出された（図３３ｂ）。Ｔ細胞疲弊が慢性ウイルス感染および腫瘍免疫において有害である一方、疲弊の誘導は、自己免疫疾患を引き起こす潜在的に病原性のエフェクター細胞の制御における有益な役割を担い得る。ＰＤ−１およびＰＲＯＣＲの発現および／または機能の調節は、自己免疫の制御においてこのタスクを実行するための手段を提供し得る。
実施例７
Ｔｈ細胞分化におけるＦａｓ
Ｆａｓは、ＦａｓＲ、ＣＤ９５、ＡＰＯ−１、ＴＮＦＲＳＦ６としても公知であり、ＴＮＦ受容体スーパーファミリーのメンバーである。ＦａｓＬの結合は、カスパーゼ−８を活性化させ、アポトーシスをもたらすＦＡＤＤ（デスドメイン）に結合するＦＡＳトリマーをもたらす。Ｆａｓは、アポトーシス非依存性効果、例えば、肝細胞中のＡｋｔ、ＳＴＡＴ３、およびＮＦ−κＢとの相互作用ならびに癌細胞中のＮＦ−κＢおよびＭＡＰＫ経路との相互作用も呈する。
Ｌｐｒマウスは、機能的ノックアウト（ＫＯ）を作出するＦａｓについてのドミナントネガティブ（トランスポゾンイントロン１）である。これらのマウスは、リンパ増殖性疾患（ｌｐｒ）；週齢依存性、ＬＮ、脾臓の＞２５倍のサイズ増加；Ｔｈｙ１＋Ｂ２２０＋ＣＤ４−ＣＤ８−ＴＣＲａ／ｂ＋Ｔ細胞の拡張を呈する。これらのマウスは、それらを全身性エリテマトーデス（ＳＬＥ）のモデルとする自然抗ｄｓＤＮＡ Ａｂ、全身自己免疫を産生するが、それらのマウスは、実験的自己免疫性脳脊髄炎（ＥＡＥ）に対して抵抗性である。Ｇｌｄマウスは、ＦａｓＬについてのドミナントネガティブである。
ＣＤ４Ｃｒｅ−／ＣＤ１９Ｃｒｅ−／ＣＤ４Ｃｒｅ−ＣＤ１９Ｃｒｅ−／ＬｃｋＣｒｅ−ＦａｓｆｌｏｘであるＦａｓ ｆｌｏｘマウスはリンパ増殖を呈さず、Ｔｈｙ１＋Ｂ２２０＋ＣＤ４−ＣＤ８−ＴＣＲａ／ｂ＋Ｔ細胞の拡張を呈さない。これらのマウスは、進行性リンパ球減少症、炎症肺線維症、および消耗症候群を呈する。ＭｘＣｒｅ＋ポリ（ＩＣ）−ＦａｓｆｌｏｘであるＦａｓ ｆｌｏｘマウスは、ｌｐｒ表現型を呈する。ＭＯＧＣｒｅ−ＦａｓｆｌｏｘであるＦａｓ ｆｌｏｘマウスは、ＥＡＥに対して抵抗性である。ＬｙｓＭＣｒｅ−ＦａｓｆｌｏｘであるＦａｓ ｆｌｏｘマウスは、リンパ増殖および糸球体腎炎を呈する。
Ｆａｓ（ＣＤ９５）はアポトーシスを媒介する受容体として同定されたが、本明細書のデータは、ＦａｓがＴｈ１７分化およびＥＡＥの発症に重要であることを明示する。本明細書のデータは、Ｆａｓ欠損マウスがＴｈ１７細胞分化を欠損し、Ｔｈ１およびＴｒｅｇ細胞に優先的に分化することを実証する。Ｆａｓ欠損マウスにおけるＴｒｅｇ細胞の拡張およびＴｈ１７細胞の阻害は、ＥＡＥにおける疾患抵抗性を担い得る。
Ｆａｓ欠損細胞は、Ｔｈ１７細胞に分化するそれらの能力が損なわれ、それらは、Ｔｈ１７条件（ＩＬ−１β＋ＩＬ−６＋ＩＬ−２３）下でインビトロで培養した場合に有意により低いレベルのＩＬ−１７を産生する。さらに、これらは、Ｔｈ１７細胞に重要であるＩＬ−２３Ｒのレベルの低減を示す。それというのも、ＩＬ−２３がＴｈ１７安定性および病原性に要求されるためである。対照的に、Ｆａｓは、ＩＦＮ−γ産生およびＴｈ１分化を阻害する。それというのも、Ｆａｓ欠損マウスに由来する細胞は有意により高いレベルのＩＦＮ−γを分泌するためである。同様に、Ｆａｓ欠損細胞は、Ｆｏｘｐ３＋Ｔｒｅｇにより容易に分化し、より高いレベルのＴｒｅｇエフェクターサイトカインＩＬ−１０を分泌する。したがって、Ｆａｓは、ＴｒｅｇおよびＩＦＮ−γ産生Ｔｈ１細胞への分化を抑制する一方、Ｔｈ１７分化を促進すると考えられる。したがって、炎症自己免疫障害、例えば、ＥＡＥにおいて、Ｆａｓは、Ｔヘルパー細胞のバランスを、保護ＴｒｅｇおよびＩＦＮ−γ産生Ｔｈ１細胞から離れて、病原性Ｔｈ１７細胞に向けてシフトすることにより疾患進行を促進すると考えられる。
本発明を詳細な説明および実施例として目下記載してきたが、当業者は、本発明を種々の実施形態で実施することができることおよび上記の説明および実施例が説明の目的のためであり、以下の特許請求の範囲を限定するものでないことを認識する。

Claims (95)

  1. Ｔ細胞バランスをモジュレートする方法であって、Ｔ細胞またはＴ細胞の集団を、Ｔ細胞モジュレート剤の不存在下の前記Ｔ細胞またはＴ細胞の集団の分化、維持および／または機能と比較してＴｈ１７細胞、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）および他のＴ細胞サブセット間のバランスを変更することにより、前記Ｔ細胞またはＴ細胞の集団の分化、維持および／または機能を改変するために十分な量のＴ細胞モジュレート剤と接触させることを含む方法。
  2. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、表３〜９に列記されるものから選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤である、請求項１に記載の方法。
  3. 所望の遺伝子または標的遺伝子の組合せを選択し、Ｔｈ１７分化、維持および／もしくは機能の正の調節因子として、またはＴｈ１７分化、維持および／もしくは機能の負の調節因子として同定する、請求項２に記載の方法。
  4. 前記遺伝子または標的遺伝子の組合せが、Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の正の調節因子であり、前記Ｔ細胞モジュレート剤が、分化、維持および／または機能を前記Ｔｈ１７表現型から離れてシフトさせるために十分な量のアンタゴニストである、請求項３に記載の方法。
  5. 前記標的遺伝子または標的遺伝子の組合せが、Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の正の調節因子であり、前記Ｔ細胞モジュレート剤が、分化、維持および／または機能を前記Ｔｈ１７表現型に向けてシフトさせるために十分な量のアゴニストである、請求項３に記載の方法。
  6. 前記標的遺伝子または標的遺伝子の組合せが、Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の負の調節因子であり、前記Ｔ細胞モジュレート剤が、分化、維持および／または機能を前記Ｔｈ１７表現型に向けてシフトさせるために十分な量のアンタゴニストである、請求項３に記載の方法。
  7. 前記標的遺伝子または標的遺伝子の組合せが、Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の負の調節因子であり、前記Ｔ細胞モジュレート剤が、分化を前記Ｔｈ１７表現型および／または維持から離れてシフトさせるために十分な量のアゴニストである、請求項３に記載の方法。
  8. Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の前記正の調節因子を、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３およびそれらの組合せから選択する、請求項３に記載の方法。
  9. Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の前記正の調節因子を、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、ＦＡＳおよびそれらの組合せから選択する、請求項３に記載の方法。
  10. Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の前記負の調節因子を、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１およびそれらの組合せから選択する、請求項３に記載の方法。
  11. Ｔｈ１７分化、維持および／または機能の前記負の調節因子を、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３およびそれらの組合せから選択する、請求項３に記載の方法。
  12. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、Ｔｈ１７細胞と他のＴ細胞サブタイプとの間のバランスを変更する、請求項１に記載の方法。
  13. 前記他のＴ細胞サブタイプが、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）である、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、Ｔｈ１７細胞へ向かうＴ細胞分化を誘導するために十分な量の可溶性ＦａｓポリペプチドもしくはＦａｓに由来するポリペプチド、またはＴｈ１７細胞に向かうＴ細胞分化を誘導するために十分な量の、Ｔｈ１７細胞中のＦａｓの発現、活性および／もしくは機能を向上もしくは増加させるアゴニストである、請求項１に記載の方法。
  15. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）、Ｔｈ１細胞、またはＴｒｅｇおよびＴｈ１細胞の組合せに向かう分化を誘導するために十分な量の、Ｆａｓの発現、活性および／または機能を阻害するアンタゴニストである、請求項１に記載の方法。
  16. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、病原性Ｔｈ１７細胞と非病原性Ｔｈ１７細胞との間のバランスを変更する、請求項１に記載の方法。
  17. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、Ｔｈ１７細胞を病原性から非病原性シグネチャーに切り替えるために十分な量の、可溶性プロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ）ポリペプチドもしくはＰＲＯＣＲに由来するポリペプチド、またはＴｈ１７細胞を病原性から非病原性シグネチャーに切り替えるために十分な量の、Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲの発現、活性および／もしくは機能を向上もしくは増加させるアゴニストである、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、Ｔｈ１７細胞を非病原性から病原性シグネチャーに切り替えるために十分な量の、Ｔｈ１７細胞中のＰＲＯＣＲのアンタゴニストである、請求項１６に記載の方法。
  19. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤である、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記Ｔ細胞モジュレート剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 前記Ｔ細胞が、ナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の組合せ、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の組合せ、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せ、またはナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. 腫瘍増殖の阻害が必要とされる対象における腫瘍増殖を阻害する方法であって、前記対象に治療有効量のプロテインＣ受容体（ＰＲＯＣＲ）の阻害剤を投与すること含む方法。
  23. ＰＲＯＣＲの前記阻害剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチド剤、ペプチド剤、核酸剤、核酸リガンド、または小分子剤である、請求項２２に記載の方法。
  24. ＰＲＯＣＲの前記阻害剤が、リポ多糖；シスプラチン；フィブリノゲン；１，１０−フェナントロリン；５−Ｎ−エチルカルボキサミドアデノシン；シスタチオニン；ヒルジン；リン脂質；ドロトレコギンアルファ；ＶＥＧＦ；ホスファチジルエタノールアミン；セリン；ガンマ−カルボキシグルタミン酸；カルシウム；ワルファリン；エンドトキシン；クルクミン；脂質；および一酸化窒素からなる群から選択される１つ以上の薬剤である、請求項２２に記載の方法。
  25. 細胞集団におけるＴｈ１７分化を阻害し、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４、ＢＣＬ６およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカインもしくは非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させる方法であって、Ｔ細胞を、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／機能を阻害する薬剤と接触させることを含む方法。
  26. 前記薬剤が、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６、ＦＡＳまたはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を阻害する、請求項２５に記載の方法。
  27. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである、請求項２５または２６に記載の方法。
  28. 細胞集団におけるＴｈ１７分化を阻害し、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカインもしくは非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させる方法であって、Ｔ細胞を、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤と接触させることを含む方法。
  29. 前記薬剤が、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３またはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を向上させる、請求項２８に記載の方法。
  30. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである、請求項２８または２９に記載の方法。
  31. 細胞集団におけるＴｈ１７の分化を向上させ、インターロイキン１７Ｆ（ＩＬ−１７Ｆ）、インターロイキン１７Ａ（ＩＬ−１７Ａ）、ＳＴＡＴ３、インターロイキン２１（ＩＬ−２１）およびＲＡＲ関連オーファン受容体Ｃ（ＲＯＲＣ）から選択される１つ以上のＴｈ１７関連サイトカインもしくは１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させ、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカインもしくは非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を減少させる方法であって、Ｔ細胞を、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を阻害する薬剤と接触させることを含む方法。
  32. 前記薬剤が、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４またはＴＳＣ２２Ｄ３の少なくとも１つの発現、活性および／または機能を阻害する、請求項３１に記載の方法。
  33. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである、請求項３１または３２に記載の方法。
  34. 細胞集団におけるＴｈ１７の分化を向上させ、インターロイキン１７Ｆ（ＩＬ−１７Ｆ）、インターロイキン１７Ａ（ＩＬ−１７Ａ）、ＳＴＡＴ３、インターロイキン２１（ＩＬ−２１）およびＲＡＲ関連オーファン受容体Ｃ（ＲＯＲＣ）から選択される１つ以上のＴｈ１７関連サイトカインもしくは１つ以上のＴｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を増加させ、ならびに／またはＦＯＸＰ３、インターフェロンガンマ（ＩＦＮ−γ）、ＧＡＴＡ３、ＳＴＡＴ４およびＴＢＸ２１から選択される１つ以上の非Ｔｈ１７関連サイトカインもしくは非Ｔｈ１７関連転写調節因子の発現、活性および／もしくは機能を減少させる方法であって、Ｔ細胞を、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤と接触させることを含む方法。
  35. 前記薬剤が、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６またはＦＡＳの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を向上させる、請求項３４に記載の方法。
  36. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである、請求項３４または３５に記載の方法。
  37. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項２７に記載の方法。
  38. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項３０に記載の方法。
  39. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項３３に記載の方法。
  40. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項３６に記載の方法。
  41. 前記薬剤が、抗体である、請求項２７に記載の方法。
  42. 前記薬剤が、抗体である、請求項３０に記載の方法。
  43. 前記薬剤が、抗体である、請求項３３に記載の方法。
  44. 前記薬剤が、抗体である、請求項３６に記載の方法。
  45. 前記抗体が、モノクローナル抗体である、請求項４１に記載の方法。
  46. 前記抗体が、モノクローナル抗体である、請求項４２に記載の方法。
  47. 前記抗体が、モノクローナル抗体である、請求項４３に記載の方法。
  48. 前記抗体が、モノクローナル抗体である、請求項４４に記載の方法。
  49. 前記抗体が、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である、請求項４１に記載の方法。
  50. 前記抗体が、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である、請求項４２に記載の方法。
  51. 前記抗体が、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である、請求項４３に記載の方法。
  52. 前記抗体が、キメラ、ヒト化または完全ヒトモノクローナル抗体である、請求項４４に記載の方法。
  53. 前記Ｔ細胞が、ナイーブＴ細胞、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の組合せ、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の組合せ、またはナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項２５に記載の方法。
  54. 前記Ｔ細胞が、ナイーブＴ細胞、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の組合せ、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の組合せ、またはナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項２８に記載の方法。
  55. 前記Ｔ細胞が、ナイーブＴ細胞、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の組合せ、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の組合せ、またはナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項３１に記載の方法。
  56. 前記Ｔ細胞が、ナイーブＴ細胞、ナイーブＴ細胞および部分分化Ｔ細胞の組合せ、ナイーブＴ細胞および分化Ｔ細胞の組合せ、またはナイーブＴ細胞、部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項３４に記載の方法。
  57. 前記Ｔ細胞が、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞、または部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項２５に記載の方法。
  58. 前記Ｔ細胞が、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞、または部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項２８に記載の方法。
  59. 前記Ｔ細胞が、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞、または部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項３１に記載の方法。
  60. 前記Ｔ細胞が、部分分化Ｔ細胞、分化Ｔ細胞、または部分分化Ｔ細胞および分化Ｔ細胞の組合せである、請求項３４に記載の方法。
  61. 前記Ｔ細胞が、Ｔｈ１７Ｔ細胞であり、前記薬剤を、前記Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートしてＴｈ１７Ｔ細胞表現型以外のＣＤ４＋Ｔ細胞表現型を産生するために十分な量で投与する、請求項２５または２８に記載の方法。
  62. 前記Ｔ細胞が、Ｔｈ１７Ｔ細胞以外のＣＤ４＋Ｔ細胞であり、前記薬剤を、非Ｔｈ１７Ｔ細胞の表現型をモジュレートしてＴｈ１７Ｔ細胞表現型を産生するために十分な量で投与する、請求項３１または３４に記載の方法。
  63. Ｔｈ１７分化、維持および／または機能に関連するシグネチャー遺伝子、遺伝子シグネチャーまたは他の遺伝子エレメントを同定する方法であって、
    ａ）Ｔ細胞を、Ｔｈ１７分化の阻害剤またはＴｈ１７分化を向上させる薬剤と接触させること；および
    ｂ）ステップ（ａ）により発現がモジュレートされたシグネチャー遺伝子、遺伝子シグネチャーまたは他の遺伝子エレメントを同定すること
    を含む方法。
  64. ｃ）Ｔｈ１７分化の阻害剤またはＴｈ１７分化を向上させる薬剤と接触させたＴ細胞中でステップ（ｂ）において同定された前記シグネチャー遺伝子、遺伝子シグネチャーまたは遺伝子エレメントの発現を摂動させること；および
    ｄ）ステップ（ｃ）により発現がモジュレートされた標的遺伝子を同定すること
    をさらに含む、請求項６３に記載の方法。
  65. Ｔｈ１７分化の前記阻害剤が、表３〜９に列記されるものから選択される標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である、請求項６３または６４に記載の方法。
  66. Ｔｈ１７分化の前記阻害剤が、ＭＩＮＡ、ＭＹＣ、ＮＫＦＢ１、ＮＯＴＣＨ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＲＢＰＪ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＢＡＴＦ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＴＶ６、ＦＡＳ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＲＦ４、ＩＲＦ８、ＩＴＧＡ３またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を阻害する薬剤である、請求項６３または６４に記載の方法。
  67. 前記薬剤が、ＭＩＮＡ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＲＯＣＲ、ＳＭＡＲＣＡ４、ＺＥＢ１、ＥＧＲ２、ＣＣＲ６またはＦＡＳの少なくとも１つを発現、活性および／または機能を阻害する、請求項６６に記載の方法。
  68. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである、請求項６６に記載の方法。
  69. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアンタゴニスト、ペプチドアンタゴニスト、核酸アンタゴニスト、核酸リガンド、または小分子アンタゴニストである、請求項６７に記載の方法。
  70. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項６６に記載の方法。
  71. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項６７に記載の方法。
  72. Ｔｈ１７分化の前記阻害剤が、ＳＰ４、ＥＴＳ２、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＩＲＦ１またはそれらの組合せの発現、活性および／または機能を向上させる薬剤である、請求項６３または６４に記載の方法。
  73. 前記薬剤が、ＳＰ４、ＩＫＺＦ４、ＴＳＣ２２Ｄ３またはそれらの組合せの少なくとも１つの発現、活性および／または機能を向上させる、請求項７２に記載の方法。
  74. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである、請求項７２に記載の方法。
  75. 前記薬剤が、抗体、可溶性ポリペプチド、ポリペプチドアゴニスト、ペプチドアゴニスト、核酸アゴニスト、核酸リガンド、または小分子アゴニストである、請求項７３に記載の方法。
  76. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項７２に記載の方法。
  77. 前記薬剤が、表１０に列記されるものから選択される１つ以上の薬剤である、請求項７３に記載の方法。
  78. Ｔｈ１７分化の誘導をモジュレートする方法であって、Ｔ細胞を、ＩＲＦ１、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＩＲＦ７、ＳＴＡＴ１、ＺＦＰ２８１、ＩＦＩ３５、ＲＥＬ、ＴＢＸ２１、ＦＬＩ１、ＢＡＴＦ、ＩＲＦ４、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＨＤ７、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、Ｅ２Ｆ４、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＯＸＯ１、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ２、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ２、ＩＲＦ３、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＸ、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＲＤＭ１、ＲＥＬＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＴＦＥＢ、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＺＦＰ１６１、およびそれらの任意の組合せから選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤と接触させることを含む方法。
  79. Ｔｈ１７表現型の発生およびＴｈ１７Ｔ細胞の増幅をモジュレートする方法であって、Ｔ細胞を、ＩＲＦ８、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＩＲＦ７、ＪＵＮ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＺＰＦ２９８１、ＣＨＤ７、ＴＢＸ２１、ＦＬＩ１、ＳＡＴＢ１、ＲＵＮＸ１、ＢＡＴＦ、ＲＯＲＣ、ＳＰ４、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＥＢＰＢ、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＨＩＦ１Ａ、ＨＭＧＢ２、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ９、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ９、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＡＺ、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬＡ、ＲＯＲＡ、ＳＡＰ１８、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＦＥＢ、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＩＭ２８、ＴＲＰＳ１、ＶＡＶ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ６２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ＺＮＦ７０３、およびそれらの任意の組合せから選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤と接触させることを含む方法。
  80. Ｔｈ１７細胞の安定化をモジュレートし、および／またはＴｈ１７関連インターロイキン２３（ＩＬ−２３）シグナリングをモジュレートする方法であって、Ｔ細胞を、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＪＵＮ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＣＨＤ７、ＳＡＴＢ１、ＲＵＮＸ１、ＢＡＴＦ、ＲＯＲＣ、ＳＰ４、ＩＲＦ４、ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＡＴＦ３、ＡＴＦ４、ＢＡＴＦ３、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、Ｃ２１ＯＲＦ６６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＤＹＬ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＣＩＣ、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、ＣＳＤＡ、ＤＤＩＴ３、Ｅ２Ｆ１、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＣＬＳ１、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＡＲＩＤ２、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ７、ＫＬＦ９、ＬＡＳＳ４、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＥＮ１、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＸＩ１、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ１３、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＮＦ１１、ＲＯＲＡ、ＲＵＮＸ２、ＳＡＰ１８、ＳＡＰ３０、ＳＥＲＴＡＤ１、ＳＩＲＴ２、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ４、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ１００、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＧＩＦ１、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＰＳ１、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＵＢＥ２Ｂ、ＶＡＶ１、ＶＡＸ２、ＸＢＰ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ＺＮＦ７０３、ＺＮＲＦ１、ＺＮＲＦ２、およびそれらの任意の組合せから選択される１つ以上の標的遺伝子または１つ以上の標的遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能をモジュレートする薬剤と接触させることを含む方法。
  81. 初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連する標的遺伝子の１つ以上をモジュレートする方法であって、前記標的遺伝子を、
    （ａ）ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＨＤ７、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、Ｅ２Ｆ４、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＸＯ１、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ１、ＩＲＦ２、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ９、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＸ、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＲＤＭ１、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＴＦＥＢ、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＺＦＰ１６１、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｂ）ＦＡＳ、ＣＣＲ５、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＩＬ２ＲＡ、ＭＹＤ８８、ＣＸＣＲ５、ＰＶＲ、ＩＬ１５ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ１、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｃ）ＥＩＦ２ＡＫ２、ＤＵＳＰ２２、ＨＫ２、ＲＩＰＫ１、ＲＮＡＳＥＬ、ＴＥＣ、ＭＡＰ３Ｋ８、ＳＧＫ１、ＰＲＫＣＱ、ＤＵＳＰ１６、ＢＭＰ２Ｋ、ＰＩＭ２、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｄ）ＨＫ２、ＣＤＫＮ１Ａ、ＤＵＴ、ＤＵＳＰ１、ＮＡＤＫ、ＬＩＭＫ２、ＤＵＳＰ１１、ＴＡＯＫ３、ＰＲＰＳ１、ＰＰＰ２Ｒ４、ＭＫＮＫ２、ＳＧＫ１、ＢＰＧＭ、ＴＥＣ、ＭＡＰＫ６、ＰＴＰ４Ａ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＣＰ１、ＣＣＲＮ４Ｌ、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上；ならびに
    （ｅ）ＣＤ２００、ＣＤ４０ＬＧ、ＣＤ２４、ＣＣＮＤ２、ＡＤＡＭ１７、ＢＳＧ、ＩＴＧＡＬ、ＦＡＳ、ＧＰＲ６５、ＳＩＧＭＡＲ１、ＣＡＰ１、ＰＬＡＵＲ、ＳＲＰＲＢ、ＴＲＰＶ２、ＩＬ２ＲＡ、ＫＤＥＬＲ２、ＴＮＦＲＳＦ９、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される初期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上
    から選択する方法。
  82. 中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連する標的遺伝子の１つ以上をモジュレートする方法であって、前記標的遺伝子を、
    （ａ）ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＢＡＴＦ、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＤ７、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＴＶ６、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＨＩＦ１Ａ、ＨＭＧＢ２、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＵＮ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ９、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＡＺ、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬＡ、ＲＯＲＡ、ＲＵＮＸ１、ＳＡＰ１８、ＳＡＴＢ１、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ４、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＩＭ２８、ＴＲＰＳ１、ＶＡＶ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ６２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ＺＮＦ７０３、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｂ）ＩＬ７Ｒ、ＩＴＧＡ３、ＩＬ１Ｒ１、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＣＣＲ８、ＤＤＲ１、ＰＲＯＣＲ、ＩＬ２ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ２、ＭＹＤ８８、ＰＴＰＲＪ、ＴＮＦＲＳＦ１３Ｂ、ＣＸＣＲ３、ＩＬ１ＲＮ、ＣＸＣＲ５、ＣＣＲ４、ＩＬ４Ｒ、ＩＬ２ＲＢ、ＴＮＦＲＳＦ１２Ａ、ＣＸＣＲ４、ＫＬＲＤ１、ＩＲＡＫ１ＢＰ１、ＰＶＲ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１８Ｒ１、ＴＲＡＦ３、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｃ）ＰＳＴＰＩＰ１、ＰＴＰＮ１、ＡＣＰ５、ＴＸＫ、ＲＩＰＫ３、ＰＴＰＲＦ、ＮＥＫ４、ＰＰＭＥ１、ＰＨＡＣＴＲ２、ＨＫ２、ＧＭＦＧ、ＤＡＰＰ１、ＴＥＣ、ＧＭＦＢ、ＰＩＭ１、ＮＥＫ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＦＥＳ、ＣＤＫ６、ＺＡＫ、ＤＵＳＰ１４、ＳＧＫ１、ＪＡＫ３、ＵＬＫ２、ＰＴＰＲＪ、ＳＰＨＫ１、ＴＮＫ２、ＰＣＴＫ１、ＭＡＰ４Ｋ３、ＴＧＦＢＲ１、ＨＫ１、ＤＤＲ１、ＢＭＰ２Ｋ、ＤＵＳＰ１０、ＡＬＰＫ２、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｄ）ＨＫ２、ＺＡＰ７０、ＮＥＫ６、ＤＵＳＰ１４、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＩＴＫ、ＤＵＴ、ＰＰＰ１Ｒ１１、ＤＵＳＰ１、ＰＭＶＫ、ＴＫ１、ＴＡＯＫ３、ＧＭＦＧ、ＰＲＰＳ１、ＳＧＫ１、ＴＸＫ、ＷＮＫ１、ＤＵＳＰ１９、ＴＥＣ、ＲＰＳ６ＫＡ１、ＰＫＭ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＤＲＢＫ１、ＣＫＢ、ＵＬＫ２、ＰＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＰＬＫ２、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上；ならびに
    （ｅ）ＣＴＬＡ４、ＣＤ２００、ＣＤ２４、ＣＤ５Ｌ、ＣＤ９、ＩＬ２ＲＢ、ＣＤ５３、ＣＤ７４、ＣＡＳＴ、ＣＣＲ６、ＩＬ２ＲＧ、ＩＴＧＡＶ、ＦＡＳ、ＩＬ４Ｒ、ＰＲＯＣＲ、ＧＰＲ６５、ＴＮＦＲＳＦ１８、ＲＯＲＡ、ＩＬ１ＲＮ、ＲＯＲＣ、ＣＹＳＬＴＲ１、ＰＮＲＣ２、ＬＯＣ３９０２４３、ＡＤＡＭ１０、ＴＮＦＳＦ９、ＣＤ９６、ＣＤ８２、ＳＬＡＭＦ７、ＣＤ２７、ＰＧＲＭＣ１、ＴＲＰＶ２、ＡＤＲＢＫ１、ＴＲＡＦ６、ＩＬ２ＲＡ、ＴＨＹ１、ＩＬ１２ＲＢ２、ＴＮＦＲＳＦ９、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される中期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上
    から選択する方法。
  83. 後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連する標的遺伝子の１つ以上をモジュレートする方法であって、前記標的遺伝子を、
    （ａ）ＡＥＳ、ＡＨＲ、ＡＲＩＤ３Ａ、ＡＲＩＤ５Ａ、ＡＲＮＴＬ、ＡＳＸＬ１、ＡＴＦ３、ＡＴＦ４、ＢＡＴＦ、ＢＡＴＦ３、ＢＣＬ１１Ｂ、ＢＣＬ３、ＢＣＬ６、Ｃ２１ＯＲＦ６６、ＣＢＦＢ、ＣＢＸ４、ＣＤＣ５Ｌ、ＣＤＹＬ、ＣＥＢＰＢ、ＣＨＤ７、ＣＨＭＰ１Ｂ、ＣＩＣ、ＣＩＴＥＤ２、ＣＲＥＢ１、ＣＲＥＢ３Ｌ２、ＣＲＥＭ、ＣＳＤＡ、ＤＤＩＴ３、Ｅ２Ｆ１、Ｅ２Ｆ４、Ｅ２Ｆ８、ＥＧＲ１、ＥＧＲ２、ＥＬＫ３、ＥＬＬ２、ＥＴＳ１、ＥＴＳ２、ＥＺＨ１、ＦＬＩ１、ＦＯＳＬ２、ＦＯＸＪ２、ＦＯＸＯ１、ＦＵＳ、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡＤ２Ｂ、ＨＣＬＳ１、ＨＩＦ１Ａ、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＦＩ３５、ＩＫＺＦ４、ＩＲＦ３、ＩＲＦ４、ＩＲＦ７、ＩＲＦ８、ＩＲＦ９、ＪＡＲＩＤ２、ＪＭＪＤ１Ｃ、ＪＵＮ、ＪＵＮＢ、ＫＡＴ２Ｂ、ＫＬＦ１０、ＫＬＦ６、ＫＬＦ７、ＫＬＦ９、ＬＡＳＳ４、ＬＥＦ１、ＬＲＲＦＩＰ１、ＭＡＦＦ、ＭＡＸ、ＭＥＮ１、ＭＩＮＡ、ＭＴＡ３、ＭＸＩ１、ＭＹＣ、ＭＹＳＴ４、ＮＣＯＡ１、ＮＣＯＡ３、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＩＬ３、ＮＦＫＢ１、ＮＭＩ、ＮＯＴＣＨ１、ＮＲ３Ｃ１、ＰＨＦ１３、ＰＨＦ２１Ａ、ＰＭＬ、ＰＯＵ２ＡＦ１、ＰＯＵ２Ｆ２、ＰＲＤＭ１、ＲＡＲＡ、ＲＢＰＪ、ＲＥＬ、ＲＥＬＡ、ＲＮＦ１１、ＲＯＲＡ、ＲＯＲＣ、ＲＵＮＸ１、ＲＵＮＸ２、ＳＡＰ１８、ＳＡＰ３０、ＳＡＴＢ１、ＳＥＲＴＡＤ１、ＳＩＲＴ２、ＳＫＩ、ＳＫＩＬ、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ４、ＳＭＡＤ７、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＯＸ、ＳＰ１、ＳＰ１００、ＳＰ４、ＳＳ１８、ＳＴＡＴ１、ＳＴＡＴ３、ＳＴＡＴ４、ＳＴＡＴ５Ａ、ＳＴＡＴ５Ｂ、ＳＴＡＴ６、ＳＵＺ１２、ＴＢＸ２１、ＴＦＥＢ、ＴＧＩＦ１、ＴＬＥ１、ＴＰ５３、ＴＲＩＭ２４、ＴＲＰＳ１、ＴＳＣ２２Ｄ３、ＵＢＥ２Ｂ、ＶＡＶ１、ＶＡＸ２、ＸＢＰ１、ＺＥＢ１、ＺＥＢ２、ＺＦＰ１６１、ＺＦＰ３６Ｌ１、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＺＮＦ２３８、ＺＮＦ２８１、ＺＮＦ７０３、ＺＮＲＦ１、ＺＮＲＦ２、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表５に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｂ）ＩＬ７Ｒ、ＩＴＧＡ３、ＩＬ１Ｒ１、ＦＡＳ、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ１７ＲＡ、ＤＤＲ１、ＰＲＯＣＲ、ＩＬ２ＲＡ、ＩＬ１２ＲＢ２、ＭＹＤ８８、ＢＭＰＲ１Ａ、ＰＴＰＲＪ、ＴＮＦＲＳＦ１３Ｂ、ＣＸＣＲ３、ＩＬ１ＲＮ、ＣＸＣＲ５、ＣＣＲ４、ＩＬ４Ｒ、ＩＬ２ＲＢ、ＴＮＦＲＳＦ１２Ａ、ＣＸＣＲ４、ＫＬＲＤ１、ＩＲＡＫ１ＢＰ１、ＰＶＲ、ＩＬ１５ＲＡ、ＴＬＲ１、ＡＣＶＲ１Ｂ、ＩＬ１２ＲＢ１、ＩＬ１８Ｒ１、ＴＲＡＦ３、ＩＦＮＧＲ１、ＰＬＡＵＲ、ＩＬ２１Ｒ、ＩＬ２３Ｒ、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表６に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｃ）ＰＴＰＬＡ、ＰＳＴＰＩＰ１、ＴＫ１、ＰＴＥＮ、ＢＰＧＭ、ＤＣＫ、ＰＴＰＲＳ、ＰＴＰＮ１８、ＭＫＮＫ２、ＰＴＰＮ１、ＰＴＰＲＥ、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＰＬＫ２、ＤＵＳＰ６、ＣＤＣ２５Ｂ、ＳＬＫ、ＭＡＰ３Ｋ５、ＢＭＰＲ１Ａ、ＡＣＰ５、ＴＸＫ、ＲＩＰＫ３、ＰＰＰ３ＣＡ、ＰＴＰＲＦ、ＰＡＣＳＩＮ１、ＮＥＫ４、ＰＩＰ４Ｋ２Ａ、ＰＰＭＥ１、ＳＲＰＫ２、ＤＵＳＰ２、ＰＨＡＣＴＲ２、ＤＣＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＲＩＰＫ１、ＧＫ、ＲＮＡＳＥＬ、ＧＭＦＧ、ＳＴＫ４、ＨＩＮＴ３、ＤＡＰＰ１、ＴＥＣ、ＧＭＦＢ、ＰＴＰＮ６、ＲＩＰＫ２、ＰＩＭ１、ＮＥＫ６、ＡＣＶＲ２Ａ、ＡＵＲＫＢ、ＦＥＳ、ＡＣＶＲ１Ｂ、ＣＤＫ６、ＺＡＫ、ＶＲＫ２、ＭＡＰ３Ｋ８、ＤＵＳＰ１４、ＳＧＫ１、ＰＲＫＣＱ、ＪＡＫ３、ＵＬＫ２、ＨＩＰＫ２、ＰＴＰＲＪ、ＩＮＰＰ１、ＴＮＫ２、ＰＣＴＫ１、ＤＵＳＰ１、ＮＵＤＴ４、ＴＧＦＢＲ１、ＰＴＰ４Ａ１、ＨＫ１、ＤＵＳＰ１６、ＡＮＰ３２Ａ、ＤＤＲ１、ＩＴＫ、ＷＮＫ１、ＮＡＧＫ、ＳＴＫ３８、ＢＭＰ２Ｋ、ＢＵＢ１、ＡＡＫ１、ＳＩＫ１、ＤＵＳＰ１０、ＰＲＫＣＡ、ＰＩＭ２、ＳＴＫ１７Ｂ、ＴＫ２、ＳＴＫ３９、ＡＬＰＫ２、ＭＳＴ４、ＰＨＬＰＰ１、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表７に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｄ）ＺＡＰ７０、ＰＦＫＰ、ＮＥＫ６、ＤＵＳＰ１４、ＳＨ２Ｄ１Ａ、ＩＮＰＰ５Ｂ、ＩＴＫ、ＰＦＫＬ、ＰＧＫ１、ＣＤＫＮ１Ａ、ＤＵＴ、ＰＰＰ１Ｒ１１、ＤＵＳＰ１、ＰＭＶＫ、ＰＴＰＮ２２、ＰＳＰＨ、ＴＫ１、ＰＧＡＭ１、ＬＩＭＫ２、ＣＬＫ１、ＤＵＳＰ１１、ＴＡＯＫ３、ＲＩＯＫ２、ＧＭＦＧ、ＵＣＫＬ１、ＰＲＰＳ１、ＰＰＰ２Ｒ４、ＭＫＮＫ２、ＤＧＫＡ、ＳＧＫ１、ＴＸＫ、ＷＮＫ１、ＤＵＳＰ１９、ＣＨＰ、ＢＰＧＭ、ＰＩＰ５Ｋ１Ａ、ＴＥＣ、ＭＡＰ２Ｋ１、ＭＡＰＫ６、ＲＰＳ６ＫＡ１、ＰＴＰ４Ａ２、ＰＫＭ２、ＰＲＰＦ４Ｂ、ＡＤＲＢＫ１、ＣＫＢ、ＡＣＰ１、ＵＬＫ２、ＣＣＲＮ４Ｌ、ＰＲＫＣＨ、ＰＬＫ１、ＰＰＰ２Ｒ５Ａ、ＰＬＫ２、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表８に列記される標的遺伝子の１つ以上；
    （ｅ）ＣＴＬＡ４、ＴＮＦＲＳＦ４、ＣＤ４４、ＰＤＣＤ１、ＣＤ２００、ＣＤ２４７、ＣＤ２４、ＣＤ５Ｌ、ＣＣＮＤ２、ＣＤ９、ＩＬ２ＲＢ、ＣＤ５３、ＣＤ７４、ＡＤＡＭ１７、ＢＳＧ、ＣＡＳＴ、ＣＣＲ６、ＩＬ２ＲＧ、ＣＤ８１、ＣＤ６、ＣＤ４８、ＩＴＧＡＶ、ＴＦＲＣ、ＩＣＡＭ２、ＡＴＰ１Ｂ３、ＦＡＳ、ＩＬ４Ｒ、ＣＣＲ７、ＣＤ５２、ＰＲＯＣＲ、ＧＰＲ６５、ＴＮＦＲＳＦ１８、ＦＣＲＬ１、ＲＯＲＡ、ＩＬ１ＲＮ、ＲＯＲＣ、Ｐ２ＲＸ４、ＳＳＲ２、ＰＴＰＮ２２、ＳＩＧＭＡＲ１、ＣＹＳＬＴＲ１、ＬＯＣ３９０２４３、ＡＤＡＭ１０、ＴＮＦＳＦ９、ＣＤ９６、ＣＡＰ１、ＣＤ８２、ＳＬＡＭＦ７、ＰＬＡＵＲ、ＣＤ２７、ＳＩＶＡ１、ＰＧＲＭＣ１、ＳＲＰＲＢ、ＴＲＰＶ２、ＮＲ１Ｈ２、ＡＤＲＢＫ１、ＧＡＢＡＲＡＰＬ１、ＴＲＡＦ６、ＩＬ２ＲＡ、ＴＨＹ１、ＫＤＥＬＲ２、ＩＬ１２ＲＢ２、ＴＮＦＲＳＦ９、ＳＣＡＲＢ１、ＩＦＮＧＲ１、およびそれらの任意の組合せからなる群から選択される後期のＴｈ１７分化、維持および／または機能に関連するものとして表９に列記される標的遺伝子の１つ以上
    から選択する方法。
  84. 対象における免疫応答を診断する方法であって、表１に列記されるものおよび表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能のレベルを検出すること、ならびに前記検出レベルを、シグネチャー遺伝子または遺伝子産物発現、活性および／または機能の対照レベルと比較することを含み、前記検出レベルと前記対照レベルとの差が、前記対象における免疫応答の存在を示す方法。
  85. 前記免疫応答が、自己免疫応答である、請求項８４に記載の方法。
  86. 前記免疫応答が、炎症応答である、請求項８４に記載の方法。
  87. 対象における免疫応答をモニタリングする方法であって、表１または表２に列記されるものから選択される１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能の第１のレベルを、第１の時点において検出すること、表１または表２に列記されるものから選択される前記１つ以上のシグネチャー遺伝子または１つ以上のシグネチャー遺伝子の１つ以上の産物の発現、活性および／または機能の第２のレベルを、第２の時点において検出すること、ならびに発現、活性および／または機能の前記第１の検出レベルと、発現、活性および／または機能の前記第２の検出レベルとを比較することを含み、前記第１および第２の検出レベルの変化が、前記対象における前記免疫応答の変化を示す方法。
  88. 前記免疫応答が、自己免疫応答である、請求項８７に記載の方法。
  89. 前記免疫応答が、炎症応答である、請求項８７に記載の方法。
  90. 対象における免疫応答をモニタリングする方法であって、Ｔ細胞の集団を前記対象から第１の時点において単離すること、前記Ｔ細胞集団内のＴ細胞サブタイプの第１の比を第１の時点において決定すること、Ｔ細胞の集団を前記対象から第２の時点において単離すること、前記Ｔ細胞集団内のＴ細胞サブタイプの第２の比を第２の時点において決定すること、ならびにＴ細胞サブタイプの前記第１および第２の比を比較することを含み、前記第１および第２の検出比の変化が、前記対象における前記免疫応答の変化を示す方法。
  91. 前記第１の比および前記第２の比が、前記第１および第２のＴ細胞集団中のＴｈ１７細胞のレベルと非Ｔｈ１７細胞との比較を含む、請求項９０に記載の方法。
  92. 前記非Ｔｈ１７細胞が、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）である、請求項９０に記載の方法。
  93. 前記第１の比および前記第２の比が、前記第１および第２のＴ細胞集団中の病原性Ｔｈ１７細胞のレベルと非病原性Ｔｈ１７細胞との比較を含む、請求項９０に記載の方法。
  94. 前記免疫応答が、自己免疫応答である、請求項９０に記載の方法。
  95. 前記免疫応答が、炎症応答である、請求項９０に記載の方法。
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