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Enregistrement W2106584208 · doi:10.1093/brain/awt093

Extracellular matrix metalloproteinase inducer shows active perivascular cuffs in multiple sclerosis

2013· article· en· W2106584208 sur OpenAlexafffund
Smriti Agrawal, Jacqueline Williamson, Ritu Sharma, Hania Kébir, Kamala D. Patel, Alexandre Prat, V. Wee Yong

Notice bibliographique

RevueBrain · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchParkinson's UK
Mots-clésExperimental autoimmune encephalomyelitisMultiple sclerosisExtracellular matrixInducerPerivascular spaceMatrix metalloproteinaseEncephalomyelitisPathologyMicrogliaImmunologyExtracellularCentral nervous systemBiologyMedicineInflammationCell biologyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory perivascular cuffs are comprised of leucocytes that accumulate in the perivascular space around post-capillary venules before their infiltration into the parenchyma of the central nervous system. Inflammatory perivascular cuffs are commonly found in the central nervous system of patients with multiple sclerosis and in the animal model experimental autoimmune encephalomyelitis. Leucocytes that accumulate in the perivascular space secrete matrix metalloproteinases that aid their transmigration into the neural parenchyma. We described previously that the upstream inducer of matrix metalloproteinase expression, extracellular matrix metalloproteinase inducer (CD147), was elevated in experimental autoimmune encephalomyelitis, and that its inhibition reduced leucocyte entry into the central nervous system. Here we investigated whether the expression of extracellular matrix metalloproteinase inducer varies with the temporal evolution of lesions in murine experimental autoimmune encephalomyelitis, whether it was uniformly upregulated across multiple sclerosis specimens, and whether it was a feature of inflammatory perivascular cuffs in multiple sclerosis lesions. In experimental autoimmune encephalomyelitis, elevation of extracellular matrix metalloproteinase inducer was correlated with the appearance and persistence of clinical signs of disease. In both murine and human samples, extracellular matrix metalloproteinase inducer was detected on endothelium in healthy and disease states but was dramatically increased in and around inflammatory perivascular cuffs on leucocytes, associated with matrix metalloproteinase expression, and on resident cells including microglia. Leucocyte populations that express extracellular matrix metalloproteinase inducer in multiple sclerosis lesions included CD4+ and CD8+ T lymphocytes, B lymphocytes and monocyte/macrophages. The extra-endothelial expression of extracellular matrix metalloproteinase inducer was a marker of the activity of lesions in multiple sclerosis, being present on leucocyte-containing perivascular cuffs but not in inactive lesions. By using a function-blocking antibody, we implicate extracellular matrix metalloproteinase inducer in the adhesion of leucocytes to endothelial cells and determined that its activity was more crucial on leucocytes than on endothelium in leucocyte-endothelial cell engagement in vitro. Extracellular matrix metalloproteinase inducer activity regulated the level of alpha 4 integrin on leucocytes through a mechanism associated with nuclear factor κB signalling. Blocking extracellular matrix metalloproteinase inducer attenuated the transmigration of monocytes and B lymphocytes across a model of the blood-brain barrier in culture. In summary, we describe the prominence of extracellular matrix metalloproteinase inducer in central nervous system inflammatory perivascular cuffs, emphasize its dual role in matrix metalloproteinase induction and leucocyte adhesion, and highlight the elevation of extracellular matrix metalloproteinase inducer as an orchestrator of the infiltration of leucocytes into the central nervous system parenchyma.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,181 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations57
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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