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Enregistrement W3015703032 · doi:10.1093/brain/awaa084

NLRP3 inflammasome as prognostic factor and therapeutic target in primary progressive multiple sclerosis patients

2020· article· en· W3015703032 sur OpenAlexaff
Sunny Malhotra, Carme Costa, Herena Eixarch, Christian W. Keller, Lukas Amman, Helios Martínez‐Banaclocha, Luciana Midaglia, Eduard Sarró, Isabel Machín-Díaz, Luisa María Villar, Juan Carlos Triviño, Begoña Oliver‐Martos, Laura Navarro Parladé, Laura Calvo‐Barreiro, Fuencisla Matesanz, Koen Vandenbroeck, Elena Urcelay, María-Luisa Martínez-Ginés, Amalia Tejeda Velarde, Nicolás Fissolo, Joaquín Castilló, Álex Sánchez‐Pla, Avril A. B. Robertson, Diego Clemente, Marco Prinz, Pablo Pelegrı́n, Jan D. Lünemann, Carmen Espejo, Xavier Montalbán, Manuel Comabella

Notice bibliographique

RevueBrain · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilRed Española de Esclerosis MúltipleMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésInflammasomeMultiple sclerosisMedicinePrimary (astronomy)OncologyNeuroscienceInternal medicineImmunologyPsychologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary progressive multiple sclerosis is a poorly understood disease entity with no specific prognostic biomarkers and scarce therapeutic options. We aimed to identify disease activity biomarkers in multiple sclerosis by performing an RNA sequencing approach in peripheral blood mononuclear cells from a discovery cohort of 44 untreated patients with multiple sclerosis belonging to different clinical forms and activity phases of the disease, and 12 healthy control subjects. A validation cohort of 58 patients with multiple sclerosis and 26 healthy control subjects was included in the study to replicate the RNA sequencing findings. The RNA sequencing revealed an interleukin 1 beta (IL1B) signature in patients with primary progressive multiple sclerosis. Subsequent immunophenotyping pointed to blood monocytes as responsible for the IL1B signature observed in this group of patients. Functional experiments at baseline measuring apoptosis-associated speck-like protein containing a CARD (ASC) speck formation showed that the NOD-leucine rich repeat and pyrin containing protein 3 (NLRP3) inflammasome was overactive in monocytes from patients with primary progressive multiple sclerosis, and canonical NLRP3 inflammasome activation with a combination of ATP plus lipopolysaccharide was associated with increased IL1B production in this group of patients. Primary progressive multiple sclerosis patients with high IL1B gene expression levels in peripheral blood mononuclear cells progressed significantly faster compared to patients with low IL1B levels based on the time to reach an EDSS of 6.0 and the Multiple Sclerosis Severity Score. In agreement with peripheral blood findings, both NLRP3 and IL1B expression in brain tissue from patients with primary progressive multiple sclerosis was mainly restricted to cells of myeloid lineage. Treatment of mice with a specific NLRP3 inflammasome inhibitor attenuated established experimental autoimmune encephalomyelitis disease severity and improved CNS histopathology. NLRP3 inflammasome-specific inhibition was also effective in reducing axonal damage in a model of lipopolysaccharide-neuroinflammation using organotypic cerebellar cultures. Altogether, these results point to a role of IL1B and the NLRP3 inflammasome as prognostic biomarker and potential therapeutic target, respectively, in patients with primary progressive multiple sclerosis.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations136
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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