A novel anti-EMMPRIN function-blocking antibody reduces T cell proliferation and neurotoxicity: relevance to multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extracellular matrix metalloproteinase inducer (EMMPRIN; CD147, basigin) is an inducer of the expression of several matrix metalloproteinases (MMPs). We reported previously that blocking EMMPRIN activity reduced neuroinflammation and severity of disease in an animal model of multiple sclerosis (MS), experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). METHODS: To improve upon EMMPRIN blockade, and to help unravel the biological functions of EMMPRIN in inflammatory disorders, we have developed several anti-EMMPRIN monoclonal antibodies. RESULTS: Of these monoclonal antibodies, a particular one, clone 10, was efficient in binding mouse and human cells using several methods of detection. The specificity of clone 10 was demonstrated by its lack of staining of EMMPRIN-null embryos compared to heterozygous and wild-type mouse samples. Functionally, human T cells activated with anti-CD3 and anti-CD28 elevated their expression of EMMPRIN and the treatment of these T cells with clone 10 resulted in decreased proliferation and matrix metalloproteinase- 9 (MMP-9) production. Activated human T cells were toxic to human neurons in culture and clone 10 pretreatment reduced T cell cytotoxicity correspondent with decrease of granzyme B levels within T cells. In vivo, EAE mice treated with clone 10 had a markedly reduced disease score compared to mice treated with IgM isotype control. CONCLUSIONS: We have produced a novel anti-EMMPRIN monoclonal antibody that blocks several aspects of T cell activity, thus highlighting the multiple roles of EMMPRIN in T cell biology. Moreover, clone 10 reduces EAE scores in mice compared to controls, and has activity on human cells, potentially allowing for the testing of anti-EMMPRIN treatment not only in EAE, but conceivably also in MS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».