Antibodies to the RNA binding protein heterogeneous nuclear ribonucleoprotein A1 contribute to neuronal cell loss in an animal model of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neurodegeneration, including loss of neurons and axons, is a feature of progressive forms of multiple sclerosis (MS). The mechanisms underlying neurodegeneration are mostly unknown. Research implicates autoimmunity to nonmyelin self‐antigens as important contributors to disease pathogenesis. Data from our lab implicate autoimmunity to the RNA binding protein (RBP) heterogeneous nuclear ribonucleoprotein A1 (hnRNP A1) as a possible mechanism of neurodegeneration in MS. MS patients make antibodies to hnRNP A1, which have been shown to lead to neuronal dysfunction in vitro. Using an animal model of MS, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), we show here that injection of anti‐hnRNP A1 antibodies, in contrast to control antibodies, resulted in worsened disease and increased neurodegeneration. We found a reduction of NeuN + neuronal cell bodies in areas of the ventral gray matter of the spinal cord where anti‐hnRNP A1 antibodies localized. Neurons displayed increased levels of hnRNP A1 nucleocytoplasmic mislocalization and stress granule formation, both markers of neuronal injury. Anti‐hnRNP A1 antibodies were found to surround neuronal cell bodies and interact with CD68 + immune cells via Fc receptors. Additionally, anti‐hnRNP A1 antibodies were found within neuronal cell bodies including those of the ventral spinocerebellar tract (VSCT), a tract previously shown to undergo neurodegeneration in anti‐hnRNP A1 antibody injected EAE mice. Finally, both immune cells and neurons showed increased levels of inducible nitric oxide synthase, another indicator of cell damage. These findings suggest that autoimmunity to RBPs, such as hnRNP A1, play a role in neurodegeneration in EAE with important implications for the pathogenesis of MS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».