The role of Th17 lymphocytes in drug-resistant epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epilepsy is a chronic neuronal disorder affecting ~65 millions people throughout the world. 1/3 of patients suffer from drug-resistant epilepsy (DRE). Objective to assess the relationship between different Th17 markers and the clinical course of epilepsy to uncover new potential immune biomarkers and therapeutic targets of interest for DRE. Approach Subjects between 19–55 years old with a focal diagnosed epilepsy were recruited at the CHUM epilepsy clinic. The profile of peripheral blood T lymphocytes from DRE patients (n=48) is compared to well-controlled epilepsy (WCE; n=30) and healthy controls (n=35). Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were isolated by gradient density centrifugation before ex vivo analysis of surface markers (flow cytometry). Total CD4 T lymphocytes were magnetically isolated from PBMCs and stimulated overnight before analysis of cytokine expression or processed for RNA extraction before analysis of transcription factors expression by qRT-PCR. Results Our data suggest that antiepileptic drugs are associated with a relative ‘immunosuppression’, more pronounced in WCE. Epilepsy is associated with an altered distribution of immune cell populations with a higher CD4:CD8 ratio. A higher proportion of CD4 T lymphocytes from DRE subjects express CCR6 and CD161 compared to WCE. The proportion of CD4 T cells expressing pro-inflammatory cytokines from Th17/1 lineage (IL-17A, IL-22, IFN-γ, GM-CSF, TNFα) is higher in DRE than WCE, while anti-inflammatory cytokines (IL-4, IL-10) tend to be lower. Conclusion Our preliminary results suggest an increased frequency of pro-inflammatory Th17/1 lymphocytes and their related cytokines in DRE. Pro-inflammatory CD4 T cells could play a role in DRE.
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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 | 0,000 | 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 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 ».