Cytokine-Defined B Cell Responses as Therapeutic Targets in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Important antibody-independent pathogenic roles of B cells are emerging in autoimmune diseases, including multiple sclerosis (MS). The contrasting results of different treatments targeting B cells in patients (in spite of predictions of therapeutic benefits from animal models) call for a better understanding of the multiple roles that distinct human B cell responses likely play in MS. In recent years, both murine and human B cells have been identified with distinct functional properties related to their expression of particular cytokines. These have included regulatory (Breg) B cells (secreting interleukin (IL)-10 or IL-35) and pro-inflammatory B cells (secreting tumor necrosis factor α, LTα, IL-6, and granulocyte macrophage colony-stimulating factor). Better understanding of human cytokine-defined B cell responses is necessary in both health and diseases, such as MS. Investigation of their surface phenotype, distinct functions, and the mechanisms of regulation (both cell intrinsic and cell extrinsic) may help develop effective treatments that are more selective and safe. In this review, we focus on mechanisms by which cytokine-defined B cells contribute to the peripheral immune cascades that are thought to underlie MS relapses, and the impact of B cell-directed therapies on these mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».