Latent virus infection upregulates CD40 expression facilitating enhanced autoimmunity in a model of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Epstein-Barr virus (EBV) has been identified as a putative environmental trigger of multiple sclerosis (MS) by multiple groups working worldwide. Previously, we reported that when experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) was induced in mice latently infected with murine γ-herpesvirus 68 (γHV-68), the murine homolog to EBV, a disease more reminiscent of MS developed. Specifically, MS-like lesions developed in the brain that included equal numbers of IFN-γ producing CD4(+) and CD8(+) T cells and demyelination, none of which is observed in MOG induced EAE. Herein, we demonstrate that this enhanced disease was dependent on the γHV-68 latent life cycle and was associated with STAT1 and CD40 upregulation on uninfected dendritic cells. Importantly, we also show that, during viral latency, the frequency of regulatory T cells is reduced via a CD40 dependent mechanism and this contributes towards a strong T helper 1 response that resolves in severe EAE disease pathology. Latent γ-herpesvirus infection established a long-lasting impact that enhances subsequent adaptive autoimmune responses.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».