Cross-talk between human glial cells and B cells help propagation of CNS-compartmentalized in progressive MS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract B cell depleting therapies efficiently decrease new multiple sclerosis (MS) relapses. Previously, we demonstrated that MS patients harbor abnormally higher proportions of pro-inflammatory effector B cells (Beff), producing high IL-6. TNF and GM-CSF levels compared to controls. B cells are fostered within the MS central nervous system (CNS). Persistence of B cells was reported within lesions and meningeal aggregates, which are adjacent to subpial cortical injury, involving neuronal loss and microglia/macrophage activation, and known to be associated with progressive MS. However, how distinct B cells persist and potentially propagate CNS-local inflammation potentially contributing to disease progression (unmet need) remains unsolved. First, we demonstrated that supernatant from astrocytes supported HC and MS B cell survival (including CD27+ B cells), while M2c-polarized human microglia appeared cytotoxic to B cells. Activated astrocytes increased CD86 expression on B cell surface. Similar results are obtained when B cells were exposed to supernatants of M1-polarized microglia. Furthermore, B cells previously exposed to activated astrocytes increased T cell proliferation. In turn, Beff but not Breg supernatants down-regulate IL-10 production by microglia/macrophage, and substantially enhance pro-inflammatory cytokines (IL-12, TNF & IL-6), independent of phenotypic changes of microglia/macrophage. These results indicate a potential bi-directional interaction between disease-relevant human B cell subsets and astrocytes CNS resident microglia and infiltrating myeloid cells, which may influence the propagation of MS-CNS compartmentalized inflammation associated with disease progression.
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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 ».