Innate Immune-Mediated Neuronal Injury Consequent to Loss of Astrocytes
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal injury and loss are recognized features of neuroinflammatory disorders, including acute and chronic encephalitides and multiple sclerosis; destruction of astrocytes has been demonstrated in cases of Rasmussen encephalitis. Here, we show that innate immune cells (i.e. natural killer [NK] and gammadelta T cells) cause loss of neurons from primary human neuron-enriched cultures by destroying the supporting astrocytes. Interleukin 2-activated NK cells caused loss of astrocytes within 1 hour, whereas neurons were lost at 4 hours. Time-lapse imaging indicated that delayed neuron loss was due to early destruction of supporting astrocytes. Selective blocking of astrocyte death with anti-NKG2D antibodies reduced neuron loss, as did blocking of CD54 on astrocytes. gammadelta T cells also induced astrocyte cytotoxicity, leading to subsequent neuronal displacement. In astrocytes, NK cells caused caspase-dependent fragmentation of the intermediate filament proteins glial fibrillary acidic protein and vimentin, whereas anti-CD3-activated T cells produced fragmentation to a lesser extent and without measurable cytotoxicity. Glial fibrillary acidic protein fragmentation was also demonstrated in lysates from chronic multiple sclerosis plaques but not from normal control white matter. These data suggest that non-major histocompatibility complex-restricted immune effector cells may contribute to neuron loss in neuroinflammatory disorders indirectly through injury of glia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».