The Role of Latently Infected B Cells in CNS Autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
The onset of multiple sclerosis (MS) is caused by both genetic and environmental factors. Among the environmental factors, it is believed that previous infection with Epstein-Barr virus (EBV) may contribute in the development of MS. EBV has been associated with other autoimmune diseases, such as systemic lupus erythematous, and cancers like Burkitt's lymphoma. EBV establishes a life-long latency in B cells with occasional reactivation of the virus throughout the individual's life. The role played by B cells in MS pathology has been largely studied, yet is not clearly understood. In MS patients, Rituximab, a novel treatment that targets CD20(+) B cells, has proven to have successful results in diminishing the number of relapses in remitting relapsing MS; however, the mechanism of how this drug acts has not been clearly established. In this review, we analyze the evidence of how B cells latently infected with EBV might be altering the immune system response and helping in the development of MS. We will also discuss how animal models, such as experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) and murine gammaherpesvirus-68 (γHV-68), can be used as powerful tools in the study of the relationship between EBV, MS, and B cells.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».