B-Cell-Directed Therapies: A New Era in Multiple Sclerosis Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic autoimmune demyelinating disease of the central nervous system (CNS) that often progresses to severe disability. Previous studies have highlighted the role of T cells in disease pathophysiology; however, the success of B-cell-targeted therapies has led to an increased interest in how B cells contribute to disease immunopathology. In this review, we summarize evidence of B-cell involvement in MS disease mechanisms, starting with pathology and moving on to review aspects of B cell immunobiology potentially relevant to MS. We describe current theories of critical B cell contributions to the inflammatory CNS milieu in MS, namely (i) production of autoantibodies, (ii) antigen presentation, (iii) production of proinflammatory cytokines (bystander activation), and (iv) EBV involvement. In the second part of the review, we summarize medications that have targeted B cells in patients with MS and their current position in the therapeutic armamentarium based on clinical trials and real-world data. Covered therapeutic strategies include the targeting of surface molecules such as CD20 (rituximab, ocrelizumab, ofatumumab, ublituximab) and CD19 (inebilizumab), and molecules necessary for B-cell activation such as B cell activating factor (BAFF) (belimumab) and Bruton's Tyrosine Kinase (BTK) (evobrutinib). We finally discuss the use of B-cell-targeted therapeutics in pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».