Modulation of Experimental Autoimmune Encephalomyelitis by VLA‐2 Blockade
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory demyelinating disease of the central nervous system (CNS). Adhesion molecules play important roles in cell-cell and cell-extracellular matrix (ECM) interactions in inflammation. Blocking the interaction between inflammatory cells and vascular endothelia can prevent cell entry into tissues and harmful inflammatory responses, that is, autoimmunity, but could also limit immunosurveillance by anti-viral T cells in sites of infection or latency. Development of progressive multifocal leukoencephalopathy in patients treated with antibody against very late antigen (VLA)-4 prompted us to explore an alternative therapeutic approach. We used an antibody against the integrin alpha2, VLA-2, that interacts with ECM, not vascular endothelium. SJL/J mice were sensitized with myelin proteolipid protein (PLP)(139-151) peptide to induce experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), an animal model for MS. Treatment of mice with VLA-2 antibody suppressed clinical signs and CNS inflammation of EAE, when antibody was given immediately after disease onset. In contrast, VLA-4 or VLA-2 antibody treatment of mice during the priming or remission phase of EAE had minor effects on the disease's clinical course. No differences were found in lymphoproliferative responses to PLP(139-151) among treatment groups. Data suggest that blocking cell-ECM interactions can be an alternative therapy for 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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle