Natalizumab effects on immune cell responses in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to study in vivo biological effects of natalizumab on immune cell phenotype and function in multiple sclerosis (MS) patients. METHODS: Blood was obtained before and after serial monthly natalizumab infusions to track functional expression of VLA-4 and migratory capacity of immune cells. The impact of infusion on activation thresholds of immune cells was evaluated. RESULTS: Preinfusion VLA-4 expression differed across immune cell subsets. Natalizumab significantly, albeit partially, diminished VLA-4 expression on circulating immune cells. Cell subsets were differentially affected. Treatment significantly decreased migratory capacity of immune cells, correlating well with changes in VLA-4 expression. Effects of a single dose were not saturating and did not persist through the monthly dose interval. Infusion effect varied across patients but was remarkably stable in individual patients, over multiple infusions. Treatment significantly modulated proliferative responses of immune cells. INTERPRETATION: To our knowledge, we provide first proof of concept that natalizumab diminishes migratory capacity of immune cells. Our prospective study further shows that effects of therapy likely (1) differ for distinct immune cell subsets, (2) are not sustained over current dose interval, (3) have unique profiles in individual patients, and (4) include modulation of activation threshold of immune cells. Monitoring these parameters could be relevant to ongoing safety and efficacy considerations.
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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 | 0,000 | 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 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 ».