Antibodies from Inflamed Central Nervous System Tissue Recognize Myelin Oligodendrocyte Glycoprotein
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies to myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) can induce demyelination and oligodendrocyte loss in models of multiple sclerosis (MS). Whether anti-MOG Abs play a similar role in patients with MS or inflammatory CNS diseases by epitope spreading is unclear. We have therefore examined whether autoantibodies that bind properly folded MOG protein are present in the CNS parenchyma of MS patients. IgG was purified from CNS tissue of 14 postmortem cases of MS and 8 control cases, including cases of encephalitis. Binding was assessed using two independent assays, a fluorescence-based solid-phase assay and a solution-phase RIA. MOG autoantibodies were identified in IgG purified from CNS tissue by solid-phase immunoassay in 7 of 14 cases with MS and 1 case of subacute sclerosing panencephalitis, but not in IgG from noninflamed control tissue. This finding was confirmed with a solution-phase RIA, which measures higher affinity autoantibodies. These data demonstrate that autoantibodies recognizing MOG are present in substantially higher concentrations in the CNS parenchyma compared with cerebrospinal fluid and serum in subjects with MS, indicating that local production/accumulation is an important aspect of autoantibody-mediated pathology in demyelinating CNS diseases. Moreover, chronic inflammatory CNS disease may induce autoantibodies by virtue of epitope spreading.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».