Transcription cofactor GRIP1 differentially affects myeloid cell–driven neuroinflammation and response to IFN-β therapy
Notice bibliographique
Résumé
Macrophages (MФ) and microglia (MG) are critical in the pathogenesis of multiple sclerosis (MS) and its mouse model, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). Glucocorticoids (GCs) and interferon β (IFN-β) are frontline treatments for MS, and disrupting each pathway in mice aggravates EAE. Glucocorticoid receptor-interacting protein 1 (GRIP1) facilitates both GR and type I IFN transcriptional actions; hence, we evaluated the role of GRIP1 in neuroinflammation. Surprisingly, myeloid cell-specific loss of GRIP1 dramatically reduced EAE severity, immune cell infiltration of the CNS, and MG activation and demyelination specifically during the neuroinflammatory phase of the disease, yet also blunted therapeutic properties of IFN-β. MФ/MG transcriptome analyses at the bulk and single-cell levels revealed that GRIP1 deletion attenuated nuclear receptor, inflammatory and, interestingly, type I IFN pathways and promoted the persistence of a homeostatic MG signature. Together, these results uncover the multifaceted function of type I IFN in MS/EAE pathogenesis and therapy, and an unexpectedly permissive role of myeloid cell GRIP1 in neuroinflammation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».