Autoimmunity to a ribonucleoprotein drives neuron loss in multiple sclerosis models
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegeneration, the progressive loss or damage to neurons and axons, underlies permanent disability in multiple sclerosis (MS); yet its mechanisms are incompletely understood. Recent data indicates autoimmunity to several intraneuronal antigens, including the RNA binding protein (RBP) heterogenous nuclear ribonucleoprotein A1 (hnRNP A1), as contributors to neurodegeneration. We previously showed that addition of anti-hnRNP A1 antibodies, which target the same immunodominant domain of MS IgG, to mice with experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) worsened disease and resulted in an exacerbation of hnRNP A1 dysfunction including cytoplasmic mislocalization of hnRNP A1, stress granule (SG) formation and neurodegeneration in the chronic stages of disease. Because this previous study focused on a singular timepoint during EAE, it is unclear whether anti-hnRNP A1 antibody induced hnRNP A1 dysfunction caused neurodegeneration or was result of it. In the present study, we analyzed in vivo and in vitro models of anti-hnRNP A1 antibody-mediated autoimmunity for markers of hnRNP A1 dysfunction and neurodegeneration over a time course to gain a better understanding of the connection between hnRNP A1 dysfunction and neurodegeneration. Anti-hnRNP A1 antibody treatment resulted in increased neuronal hnRNP A1 mislocalization and nuclear depletion temporally followed by altered RNA expression and SG formation, and lastly an increase in necroptotic signalling and neuronal cell death. Treatment with necrostatin-1s inhibited necroptosis and partially rescued anti-hnRNP A1 antibody-mediated neurodegeneration while clathrin knockdown specifically inhibited anti-hnRNP A1 antibody uptake into neurons. This data identifies a novel antibody-mediated mechanism of neurodegeneration, which may be targeted to inhibit neurodegeneration and prevent permanent neurological decline in persons living with 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».