Epstein-Barr virus promotes T cell dysregulation in a humanized mouse model of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Infection with the human-tropic Epstein-Barr virus (EBV) is a strong risk factor for multiple sclerosis (MS), though the underlying mechanisms remain unclear. To investigate the immunomodulatory effects of latent EBV infection, we induced experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) in immunocompromised mice humanized with peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from individuals with or without a history of EBV infection and/or a diagnosis of relapsing MS. HuPBMC EAE mice generated from EBV seronegative healthy donors were less susceptible to developing severe clinical disease than EBV seropositive healthy donor and RRMS cohorts. Donor EBV seropositivity and RRMS led to a significant incremental increase in the number of brain and spinal cord infiltrating effector T cells, in the absence of viral reactivation, due to enhanced proliferation of donor T cells and reduced regulatory T cell expansion. The data indicate that a history of EBV infection, further compounded by a diagnosis of RRMS, promotes T cell-mediated disease in a novel humanized mouse model of MS. SUMMARY In a novel humanized mouse model of multiple sclerosis (MS), donor history of Epstein-Barr virus (EBV) infection exacerbates disease severity by skewing the balance of effector and regulatory T cells in the brain and spinal cord. These results reveal an immunomodulatory mechanism by which latent EBV infection could predispose to the development of autoimmune disease.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».