<scp>B</scp> cells set trends: Lessons from multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Until relatively recently, B cells were viewed as relatively passive recipients of T cell help, serving the primary normal function of protective antibody production. Similarly, their role in immune‐mediated diseases, including multiple sclerosis (MS), was traditionally ascribed to production of pathogenic autoantibodies. However, new insights gained from both animal models and in humans, including studies of selective B cell targeting in patients, have shed light on non‐antibody‐mediated functions of B cells as immune regulators in both health and disease. Here, we consider the significance of the recent success of B cell depletion in patients with MS. We submit that it is no longer a question of whether B cells contribute to MS, but how B cells do so. In this review, we consider concepts of the different antibody‐dependent and ‐independent biological roles that B cells might play in MS pathophysiology. Important data from the commonly used animal model of MS, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), continues to contribute to our understanding of the molecular cascades involved in peripheral immune regulation and in immune‐neural interactions that might be relevant to inflammatory events of multiple sclerosis. We focus this review on results from human‐based studies, occasionally drawing on observations from animal models to highlight specific principles.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».