Astrocytes in the Pathogenesis of Multiple Sclerosis: An In Situ MicroRNA Study
Notice bibliographique
Résumé
Astrocytes are increasingly recognized as active contributors to the disease process in multiple sclerosis (MS), rather than being merely reactive. We investigated the expression of a selected microRNA (miRNA) panel that could contribute both to the injury and to the recovery phases of the disease. Individual astrocytes were laser microdissected from brain sections. We then compared the miRNAs' expressions in MS and control brain samples at different lesional stages in white versus grey matter regions. In active MS lesions, we found upregulation of ischemia-related miRNAs in white but not grey matter, often with reversion to the normal state in inactive lesions. In contrast to our previous findings on MS macrophages, expression of 2 classical inflammatory-related miRNAs, miRNA-155 and miRNA-146a, was reduced in astrocytes from active and chronic active MS lesions in white and grey matter, suggesting a lesser direct pathogenetic role for these miRNAs in astrocytes. miRNAs within the categories regulating aquaporin4 (-100, -145, -320) and glutamate transport/apoptosis/neuroprotection (-124a, -181a, and -29a) showed some contrasting responses. The regional and lesion-stage differences of expression of these miRNAs indicate the remarkable ability of astrocytes to show a wide range of selective responses in the face of differing insults and phases of resolution.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».