Naive CD4 T-cell activation identifies MS patients having rapid transition to progressive MS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to determine whether altered naive CD4 T-cell biology contributes to development of disease progression in secondary progressive multiple sclerosis (SPMS). METHODS: We compared the naive CD4 T-cell gene expression profiles of 19 patients with SPMS and 14 healthy controls (HCs) using a whole-genome microarray approach. We analyzed surface protein expression of critical genes by flow cytometry after T-cell receptor (TCR) stimulation of naive CD4 T cells isolated from HCs and patients with SPMS. RESULTS: Hierarchical clustering segregated patients with SPMS into 2 subgroups: SP-1, which had a short duration of relapsing-remitting multiple sclerosis (MS), and SP-2, which had a long duration of relapsing-remitting MS. SP-1 patients upregulated numerous immune genes, including genes within TCR and toll-like receptor (TLR) signaling pathways. SP-2 patients showed immune gene downregulation in comparison with HCs. We identified an SP-1-specific transcriptional signature of 3 genes (TLR4, TLR2, and chemokine receptor 1), and these genes had higher surface protein expression in SP-1 than in SP-2. After TCR stimulation for 48 hours, only SP-1 showed a progressive linear increase in TLR2 and TLR4 protein expression. CONCLUSIONS: Differences in naive CD4 T-cell biology, notably of TCR and TLR signaling pathways, identified patients with MS with more rapid conversion to secondary progression, a critical determinant of long-term disability 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».