EAE symptoms are enhanced by gammaherpesvirus latenlty infetected memory B cells (VIR1P.1143)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While the description of the genetic and environmental factors responsible for the onset of Multiple Sclerosis has remained elusive, it is believed that previous infection with Epstein Barr Virus (EBV) plays an important role in the development of MS. Our lab has hypothesized that latent EBV infection alters the immune system’s response in genetically predisposed individuals, thereby exacerbating autoimmunity. The study of this relationship is difficult, however, since EBV only infects humans. To address this question we previously developed a murine model where latent infection with gamma herpesvirus 68 (γHV-68), the murine homolog to EBV, enhances the symptoms of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), which closely resembles human MS pathogenesis. These enhanced symptoms are driven by the upregulati/on of CD40 on dendritic cells in latently infected mice, which drives the priming of a strong Th1 response as well as a decrease in Treg frequencies. Latency of γHV-68 mainly occurs in memory B cells. Here, we demonstrate that latently infected memory B cells are capable of enhancing EAE symptoms when transferred from mice latently infected with γHV-68 into uninfected mice. To understand the impact of γHV-68 on B cells, we propose a mechanism where type 1 interferons play an important role in skewing a Th1 response in latently infected mice. This is a novel mechanism that describes how EBV latency can spur the onset of MS and potentially other autoimmune diseases.
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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 | 0,001 | 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 ».