Anti-Hu antibodies activate enteric and sensory neurons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract IgG of type 1 anti-neuronal nuclear antibody (ANNA-1, anti-Hu) specificity is a serological marker of paraneoplastic neurological autoimmunity (including enteric/autonomic) usually related to small-cell lung carcinoma. We show here that IgG isolated from such sera and also affinity-purified anti-HuD label enteric neurons and cause an immediate spike discharge in enteric and visceral sensory neurons. Both labelling and activation of enteric neurons was prevented by preincubation with the HuD antigen. Activation of enteric neurons was inhibited by the nicotinic receptor antagonists hexamethonium and dihydro-β-erythroidine and reduced by the P2X antagonist pyridoxal phosphate-6-azo (benzene-2,4-disulfonic acid (PPADS) but not by the 5-HT3 antagonist tropisetron or the N-type Ca-channel blocker ω-Conotoxin GVIA. Ca++ imaging experiments confirmed activation of enteric neurons but not enteric glia. These findings demonstrate a direct excitatory action of ANNA-1, in particular anti-HuD, on visceral sensory and enteric neurons, which involves nicotinic and P2X receptors. The results provide evidence for a novel link between nerve activation and symptom generation in patients with antibody-mediated gut dysfunction.
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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 | 0,000 |
| 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 ».