The effects of microRNAs on regulatory T cells in multiple sclerosis (HUM1P.319)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated demyelinating disease of the CNS. The pathophysiology that propagates MS is hypothesized to be an autoimmune reaction mediated by pro-inflammatory T cells activated against myelin. Regulatory T cells (Tregs), protectors against such autoimmune responses, are dysfunctional in MS patients. We investigated which microRNAs, modulators of cellular and disease processes, are regulators of MS pathogenesis and the extent to which these miRNAs regulate genes critical for Treg development. To this end, miRNA profiling studies performed on naïve CD4+ T cells have identified 85 differentially expressed miRNAs in MS patients compared to healthy donors. Of the miRNAs, 23 were predicted to target genes of the transforming growth factor beta (TGFβ) signaling pathway. Given the importance of TGFβ in regards to Treg development and function, we hypothesized that dysregulated miRNAs in the naïve CD4+ T cells of MS patients target the TGFβ-signaling pathway, resulting in defective Tregs and enhanced susceptibility to developing MS. Our data indicate that 1) expression of TGFβ-associated genes is decreased in MS patients, 2) several of the identified miRNAs directly target genes of the TGFβ-signaling pathway, and 3) overexpression of TGFβ-targeting miRNAs causes a decrease in Treg development. Taken together, our data have allowed us to highlight specific miRNAs as being potentially highly relevant in the development of defective Tregs in MS.
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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) | 0,001 | 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 ».