Melanoma cell adhesion molecule–positive<scp>CD</scp>8<scp>T</scp>lymphocytes mediate central nervous system inflammation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although Tc17 lymphocytes are enriched in the central nervous system (CNS) of multiple sclerosis (MS) subjects and of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) animals, limited information is available about their recruitment into the CNS and their role in neuroinflammation. Identification of adhesion molecules used by autoaggressive CD8(+) T lymphocytes to enter the CNS would allow further characterization of this pathogenic subset and could provide new therapeutic targets in MS. We propose that melanoma cell adhesion molecule (MCAM) is a surface marker and adhesion molecule used by pathogenic CD8(+) T lymphocytes to access the CNS. METHODS: Frequency, phenotype, and function of MCAM(+) CD8(+) T lymphocytes was characterized using a combination of ex vivo, in vitro, in situ, and in vivo approaches in humans and mice, including healthy controls, MS subjects, and EAE animals. RESULTS: Herein, we report that MCAM is expressed by human effector CD8(+) T lymphocytes and it is strikingly upregulated during MS relapses. We further demonstrate that MCAM(+) CD8(+) T lymphocytes express more interleukin 17, interferon γ, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor, and tumor necrosis factor than MCAM(-) lymphocytes, and exhibit an enhanced killing capacity toward oligodendrocytes. MCAM blockade restricts the transmigration of CD8(+) T lymphocytes across human blood-brain barrier endothelial cells in vitro, and blocking or depleting MCAM in vivo reduces chronic neurological deficits in active, transfer, and spontaneous progressive EAE models. INTERPRETATION: Our data demonstrate that MCAM identifies encephalitogenic CD8(+) T lymphocytes, suggesting that MCAM could represent a biomarker of MS disease activity and a valid target for the treatment of neuroinflammatory conditions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».