Prolactin in combination with interferon-β reduces disease severity in an animal model of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has demonstrated that the hormone prolactin promotes oligodendrocyte precursor proliferation and remyelination following lysolecithin-induced demyelination of the mouse spinal cord. Prolactin, however, can elicit pro-inflammatory responses, and its use in the prototypical demyelinating and inflammatory condition, multiple sclerosis (MS), should thus be approached cautiously. Here, we sought to determine whether recombinant prolactin could alter the course of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), an inflammatory animal model of MS. Consistent with previous literature, we found that prolactin activated leukocytes in vitro. Daily treatment with prolactin from around the time of onset of clinical signs, for 9 (days 9 to 17) or 25 (days 9 to 33) days did not increase clinical or histological signs of EAE over that of vehicle-treated mice. Instead, the combination of prolactin and a suboptimal dose of recombinant murine interferon-β resulted in (days 9 to 17 group) or trended towards (days 9 to 33 group), a greater amelioration of clinical signs of EAE, compared to either treatment alone or to vehicle controls. Histological analyses corroborated the clinical EAE data. These results suggest that prolactin may be beneficial when administered in combination with interferon-β in MS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».