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Enregistrement W2080754682 · doi:10.1212/wnl.55.10.1497

Interferon beta-1b increases interleukin-10 in a model of T cell–microglia interaction

2000· article· en· W2080754682 sur OpenAlexaff
Sophie Chabot, V. Wee Yong

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaBETA (programming language)InterferonMedicineInterleukinImmunologyInterferon betaNeuroscienceCytokineChemistryBiologyInflammationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The modes of action of interferon beta (IFN-beta) in MS remain unclear, but enhanced levels of the anti-inflammatory cytokine interleukin-10 (IL-10) in the CSF of patients with MS may be a marker of its prognostic efficacy. OBJECTIVE: To examine potential mechanisms by which IL-10 may be increased by IFN-ss in the milieu of the CNS. METHODS: A model of T cell interaction with microglia in vitro was used. Production of cytokines was monitored by measuring the levels of various cytokine proteins, using ELISA. RESULTS: Pretreatment of T cells with IFN-beta potentiates the production of IL-10 when they interact with adult human microglia, human fetal microglia, or U937 cells treated with phorbol-12-myristate-13-acetate (PMA) and IFN-gamma. The enhancing effect of IFN-beta on IL-10 requires cell-cell contact, but does not seem to depend on pathways implicated in microglia-T cell interactions, involving CD40, CD23, and B7. In contrast to IL-10, IFN-beta inhibits the production of other cytokines, including tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha), IL-1beta, IL-4, IL-12, and IL-13. CONCLUSIONS: The increase of IL-10 in microglia-T cell interaction by IFN-beta together with a decrease of other cytokines may lead to a noninflammatory milieu in the CNS. This mechanism could contribute to the efficacy of IFN-beta 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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