CRYAB modulates the activation of CD4 <sup>+</sup> T cells from relapsing–remitting multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suppression of activation of pathogenic CD4(+) T cells is a potential therapeutic intervention in multiple sclerosis (MS). We previously showed that a small heat shock protein, CRYAB, reduced T cell proliferation, pro-inflammatory cytokine production and clinical signs of experimental allergic encephalomyelitis, a model of MS. OBJECTIVE: We assessed whether the ability of CRYAB to reduce the activation of T cells translated to the human disease. METHODS: CD4(+) T cells from healthy controls and volunteers with MS were activated in vitro in the presence or absence of a CRYAB peptide (residues 73-92). Parameters of activation (proliferation rate, cytokine secretion) and tolerance (anergy, activation-induced cell death, microRNAs) were evaluated. RESULTS: The secretion of pro-inflammatory cytokines by CD4(+) T cells was decreased in the presence of CRYAB in a subset of relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) participants with mild disease severity while no changes were observed in healthy controls. Further, there was a correlation for higher levels of miR181a microRNA, a marker upregulated in tolerant CD8(+) T cells, in CD4(+) T cells of MS patients that displayed suppressed cytokine production (responders). CONCLUSION: CRYAB may be capable of suppressing the activation of CD4(+) T cells from a subset of RRMS patients who appear to have less disability but similar age and disease duration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».