Myelin oligodendrocyte glycoprotein–specific T and B cells cooperate to induce a Devic-like disease in mice
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a clinically and pathologically heterogeneous inflammatory/demyelinating disease of the CNS. In the MS variant Devic disease, lesions are predominantly found in the optic nerves and spinal cord but not the brain. The immunological bases of the different forms of MS are unknown. We previously generated myelin oligodendrocyte glycoprotein-specific (MOG-specific) TCR transgenic mice (TCRMOG mice; also referred to as 2D2 mice) and reported that a large proportion of these mice develop spontaneous isolated optic neuritis. We have now crossed the TCRMOG mice with MOG-specific Ig heavy-chain knock-in mice (IgHMOG mice; also referred to as Th mice), in which one-third of the B cells are specific for MOG. In these mice, MOG-specific B cells are very efficient in presenting MOG to the transgenic T cells and undergo class switching to IgG1 in the presence of the transgenic T cells. Sixty percent of TCRMOG x IgHMOG mice spontaneously developed a severe form of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). Histological examination of the CNS revealed a selective distribution of meningeal and parenchymal inflammatory lesions in the spinal cord and optic nerves. Thus, CNS antigen-specific T and B cells cooperate to induce a distinct clinicopathologic EAE pattern that closely replicates human Devic disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».