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Enregistrement W2597919924 · doi:10.1212/nxi.0000000000000340

Dimethyl fumarate–induced lymphopenia in MS due to differential T-cell subset apoptosis

2017· article· en· W2597919924 sur OpenAlexafffund
Mahtab Ghadiri, Ayman Rezk, Rui Li, Ashley Evans, Felix Luessi, Frauke Zipp, Paul S. Giacomini, Jack P. Antel, Amit Bar‐Or

Notice bibliographique

RevueNeurology Neuroimmunology & Neuroinflammation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésApoptosisCD8In vivoT cellCellProgrammed cell deathIn vitroCytotoxic T cellBiologyImmunologyChemistryMolecular biologyCell biologyImmune systemBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: T-cell lymphopenia induced by dimethyl fumarate (DMF) treatment of MS. METHODS: Total lymphocyte counts and comprehensive T-cell subset analyses were performed in high-quality samples obtained from patients with MS prior to and serially following DMF treatment initiation. Random coefficient mixed-effects analysis was used to model the trajectory of T-cell subset losses in vivo. Survival and apoptosis of distinct T-cell subsets were assessed following in vitro exposure to DMF. RESULTS: , as well as for memory vs naive, and conventional vs regulatory T-cell subsets, a pattern which mirrored preferential T-cell subset losses that we observed during in vivo treatment of patients. CONCLUSIONS: and memory T-cell subsets, seen in treated patients with MS. This differential susceptibility of distinct T-cell subsets to DMF-induced apoptosis may contribute to both the safety and efficacy profiles of DMF in patients with MS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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