Gammaherpesvirus infection licenses age-associated B cells for pathogenicity in MS and EAE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While age-associated B cells (ABCs) are known to expand and persist following viral infection and during autoimmunity, their interactions are yet to be studied together in these contexts. Epstein-Barr virus (EBV) infection has long been implicated in multiple sclerosis (MS), and it is not known whether ABCs could play a role in mediating viral contribution to autoimmunity. Here, we show that the circulating ABC population is expanded in people with MS and that EBV infection and MS status differentially impact the circulating ABC phenotype. We then directly compared ABCs during viral infection and autoimmunity using mouse models of EBV, gammaherpesvirus 68 ( γ HV68), and MS, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). We observed that splenic ABCs are expanded in a sex-biased manner during both latent virus infection and EAE, and each event drives the ABC population to opposing phenotypes. We have previously shown that latent γ HV68 infection exacerbates EAE and here we show that mice lacking ABCs fail to display γ HV68-enhanced disease. Collectively, these findings indicate that latent viral infection and central nervous system autoimmunity differentially impact the ABC population and suggests that viral infections such as EBV prime ABCs to contribute pathogenically in 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) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».