Pro-inflammatory adiponectin in pediatric-onset multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Being obese is associated with both increased risk of developing multiple sclerosis (MS) and greater MS disease activity. Objectives: The objective of this study is to investigate levels and potential pathophysiologic contribution of serum adipose-hormones (adipokines) in pediatric-onset MS. Methods: Following a Luminex adipokine screen, adiponectin (APN) and its isoforms were quantified by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) in 169 children with incident acquired demyelinating syndromes (ADS), prospectively ascertained as having either MS or other forms of inflammatory central nervous system (CNS) demyelination. The effect of recombinant APN and APN-containing sera was assessed on functional responses of normal human peripheral blood myeloid and T cells and on human CNS-derived microglia. Results: Compared to other cohorts, children with MS harbored higher serum APN levels, principally driven by higher levels of the low-molecular-weight isoform. Recombinant APN and pediatric MS serum-induced APN-dependent pro-inflammatory activation of CD14 + monocytes and of activated CD4 + and CD8 + T cells (both directly and indirectly through myeloid cells). APN induced human microglia activation while inhibiting their expression of molecules associated with quiescence. Conclusions: Elevated APN levels in children with MS may contribute to enhanced pro-inflammatory states of innate and adaptive peripheral immune responses and breach CNS-resident microglia quiescence, providing a plausible and potentially targetable mechanism by which APN contributes to MS disease activity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».