Insights into the role of Epstein-Barr virus infection in multiple sclerosis using a novel humanized mouse model of disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease of the central nervous system without a clear cause. Epstein-Barr virus (EBV) is proposed to contribute to the pathogenesis of MS through unknown mechanisms. Evidence for a role of EBV infection in MS comes from both epidemiological and experimental studies, however, due to its narrow host tropism, there are currently few suitable animal models of MS that incorporate EBV infection. Recent advancements in humanized mouse modelling has enabled direct infection for the study of EBV-associated malignancies. We therefore chose to evaluate the role of EBV infection in humanized mice with experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), a widely used model of MS. Immunocompromised mice were engrafted with peripheral blood mononuclear cells (PBMC) derived from individuals with relapsing MS (RRMS) or from matched healthy EBV seropositive or seronegative donors. We observed that HuPBMC mice induced with EAE developed ascending paralysis, weight loss and signs of discomfort consistent with classical EAE models. Further, HuPBMC EAE showed significant T cell infiltration of both the brain and spinal cord, notably of IFN gamma-expressing CD4 and CD8 T cells, resulting in spinal cord and cerebellar demyelination. HuPBMC EAE mice derived from EBV seropositive donors developed earlier disease onset with more severe clinical symptoms compared to EBV seronegative donor-derived mice. We also observed increase disease severity among mice derived from RRMS patients compared to healthy controls. With continued improvement and characterization of this novel humanized EAE model, additional environmental and genetic risk factors can be evaluated in a system with human immune-mediated pathology.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».