The antimicrobial peptide cathelicidin drives development of experimental autoimmune encephalomyelitis in mice by affecting Th17 differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a highly prevalent demyelinating autoimmune condition; the mechanisms regulating its severity and progression are unclear. The IL-17-producing Th17 subset of T cells has been widely implicated in MS and in the mouse model, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). However, the differentiation and regulation of Th17 cells during EAE remain incompletely understood. Although evidence is mounting that the antimicrobial peptide cathelicidin profoundly affects early T cell differentiation, no studies have looked at its role in longer-term T cell responses. Now, we report that cathelicidin drives severe EAE disease. It is released from neutrophils, microglia, and endothelial cells throughout disease; its interaction with T cells potentiates Th17 differentiation in lymph nodes and Th17 to exTh17 plasticity and IFN-γ production in the spinal cord. As a consequence, mice lacking cathelicidin are protected from severe EAE. In addition, we show that cathelicidin is produced by the same cell types in the active brain lesions in human MS disease. We propose that cathelicidin exposure results in highly activated, cytokine-producing T cells, which drive autoimmunity; this is a mechanism through which neutrophils amplify inflammation in the central nervous system.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».