Age-dependent gray matter demyelination is associated with leptomeningeal neutrophil accumulation
Notice bibliographique
Résumé
People living with multiple sclerosis (MS) experience episodic CNS white matter lesions instigated by autoreactive T cells. With age, patients with MS show evidence of gray matter demyelination and experience devastating nonremitting symptomology. What drives progression is unclear and studying this has been hampered by the lack of suitable animal models. Here, we show that passive experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) induced by an adoptive transfer of young Th17 cells induced a nonremitting clinical phenotype that was associated with persistent leptomeningeal inflammation and cortical pathology in old, but not young, SJL/J mice. Although the quantity and quality of T cells did not differ in the brains of old versus young EAE mice, an increase in neutrophils and a decrease in B cells were observed in the brains of old mice. Neutrophils were also found in the leptomeninges of a subset of progressive MS patient brains that showed evidence of leptomeningeal inflammation and subpial cortical demyelination. Taken together, our data show that while Th17 cells initiate CNS inflammation, subsequent clinical symptoms and gray matter pathology are dictated by age and associated with other immune cells, such as neutrophils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».