IFN‐β regulates CD73 and adenosine expression at the blood–brain barrier
Notice bibliographique
Résumé
IFN-beta treatment reduces the relapse rate in MS but its mechanism of action remains incompletely understood. Our aim was to clarify the beneficial effect of IFN-beta in the treatment of MS. We assessed the influence of IFN-beta treatment on (i) CD73 expression on the surface of primary cultures of human blood-brain barrier endothelial cells (BBB-EC) and human astrocytes using immunofluorescence staining and flow cytometry, (ii) transmigration of CD4+ T lymphocytes using an in vitro model of BBB and (iii) CD73 enzyme activity, i.e. ecto-5'-nucleotidase activity in the serum of MS patients using a radiochemical assay. IFN-beta increases the expression of ecto-5'-nucleotidase both on BBB-EC and astrocytes. As a consequence, lymphocyte transmigration through BBB-EC is reduced. Importantly, this reduction can be reversed using alpha,beta-methyleneadenosine-5'-diphosphate, a specific inhibitor of ecto-5'-nucleotidase. CD73 is strongly expressed in microvasculature in samples of postmortem MS brain and, moreover, in the majority of MS patients there was a clear upregulation both in the soluble serum ecto-5'-nucleotidase activity and skin microvascular CD73 expression after IFN-beta treatment. Upregulation of ecto-5'-nucleotidase and a subsequent increase in adenosine production might contribute to the beneficial effects of IFN-beta on MS via enhancing the endothelial barrier function.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».