Distinction and Temporal Stability of Conformational Epitopes on Myelin Oligodendrocyte Glycoprotein Recognized by Patients with Different Inflammatory Central Nervous System Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies targeting conformationally intact myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) are found in different inflammatory diseases of the CNS, but their antigenic epitopes have not been mapped. We expressed mutants of MOG on human HeLa cells and analyzed sera from 111 patients (104 children, 7 adults) who recognized cell-bound human MOG, but had different diseases, including acute disseminated encephalomyelitis (ADEM), one episode of transverse myelitis or optic neuritis, multiple sclerosis (MS), anti-aquaporin-4 (AQP4)-negative neuromyelitis optica (NMO), and chronic relapsing inflammatory optic neuritis (CRION). We obtained insight into the recognition of epitopes in 98 patients. All epitopes identified were located at loops connecting the β strands of MOG. The most frequently recognized MOG epitope was revealed by the P42S mutation positioned in the CC'-loop. Overall, we distinguished seven epitope patterns, including the one mainly recognized by mouse mAbs. In half of the patients, the anti-MOG response was directed to a single epitope. The epitope specificity was not linked to certain disease entities. Longitudinal analysis of 11 patients for up to 5 y indicated constant epitope recognition without evidence for intramolecular epitope spreading. Patients who rapidly lost their anti-MOG IgG still generated a long-lasting IgG response to vaccines, indicating that their loss of anti-MOG reactivity did not reflect a general lack of capacity for long-standing IgG responses. The majority of human anti-MOG Abs did not recognize rodent MOG, which has implications for animal studies. Our findings might assist in future detection of potential mimotopes and pave the way to Ag-specific depletion.
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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 ».