Type I Diabetes and Multiple Sclerosis Patients Target Islet Plus Central Nervous System Autoantigens; Nonimmunized Nonobese Diabetic Mice Can Develop Autoimmune Encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
Type I diabetes and multiple sclerosis (MS) are distinct autoimmune diseases where T cells target either islet or CNS self-proteins. Unexpectedly, we found that autoreactive T cells in diabetic patients, relatives with high diabetes risk, nonobese diabetic (NOD) mice, and MS patients routinely target classical islet as well as CNS autoantigens. The pathogenic potential of CNS autoreactivity was testable in NOD mice. Pertussis holotoxin, without additional Ags or adjuvants, allowed development of an NOD mouse-specific, autoimmune encephalitis with variable primary-progressive, monophasic, and relapsing-remitting courses. T cells from diabetic donors transferred CNS disease to pertussis toxin-pretreated NOD.scid mice, with accumulation of CD3/IFN-gamma transcripts in the brain. Diabetes and MS appear more closely related than previously perceived. NOD mouse-specific, autoimmune encephalitis provides a new MS model to identify factors that determine alternative disease outcomes in hosts with similar autoreactive T cell repertoires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».