Tissue microarray methodology identifies complement pathway activation and dysregulation in progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The complement pathway has potential contributions to both white (WM) and grey matter (GM) pathology in Multiple Sclerosis (MS). A quantitative assessment of complement involvement is lacking. Here we describe the use of Tissue MicroArray (TMA) methodology in conjunction with immunohistochemistry to investigate the localization of complement pathway proteins in progressive MS cortical GM and subcortical WM. Antibodies targeting complement proteins C1q, C3b, regulatory proteins C1 inhibitor (C1INH, complement receptor 1 (CR1), clusterin, factor H (FH) and the C5a anaphylatoxin receptor (C5aR) were utilised alongside standard markers of tissue pathology. All stained slides were digitised for quantitative analysis. We found that numbers of cells immunolabelled for HLA-DR, GFAP, C5aR, C1q and C3b were increased in WM lesions (WML) and GM lesions (GML) compared to normal appearing WM (NAWM) and GM (NAGM), respectively. The complement regulators C1INH, CR1, FH and clusterin were more abundant in WM lesions, while the number of C1q+ neurons were increased and the number of C1INH+, clusterin+, FH+ and CR1+ neurons decreased in GM lesions. The number of complement component positive cells (C1q, C3b) correlated with complement regulator expression in WM, but there was no statistical association between complement activation and regulator expression in the GM. We conclude that TMA methodology and quantitative analysis provides evidence of complement dysregulation in MS GML, including an association of the numerical density of C1q+ cells with tissue lesions. Our work confirms that complement activation and dysregulation occur in all cases of progressive MS and suggest that complement may provide potential biomarkers of the disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».