T-cell antigens in pediatric-onset multiple sclerosis: A unique window into early disease mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple sclerosis (MS) involves immune attacks on the CNS, leading to demyelination, axonal injury and increasing neurological dysfunction. Though T cells are implicated, the particular subsets and their antigenic targets remain unknown. In adult-onset MS, distinguishing immune responses that are consequences of, rather than cause of, injury, is difficult. In contrast, pediatric-onset MS offers an early window into disease mechanisms given the narrower gap from biological onset. We aim to identify and characterize disease-relevant antigen-specific effector T cell responses to traditional and novel antigenic targets involved early in the MS disease process. Our group has implicated target antigens and T cell subsets in pediatric-onset MS, by following patients from time of an initial presentation with acquired demyelinating syndrome and comparing those confirmed to have MS with those who remain monophasic. A CSF proteomic study implicated novel axo-glial apparatus molecules as early injury targets, rather than traditional compact myelin antigens. A series of multiparameter flow-cytometry panels applied to pediatric peripheral blood mononuclear cells (PBMC) revealed that MS children harbor abnormally increased frequencies and pro-inflammatory cytokine responses of particular effector T cell subsets compared to controls. We will develop assays, initially in fresh PBMC samples from adult MS and controls, then miniaturize the approach and validate it for use in the small numbers of available cryopreserved pediatric PBMC samples to quantify antigen-specific responses including proliferation and cytokine profiles of distinct disease-implicated T cell subsets to both traditionally and newly implicated antigens.
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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) | 0,001 | 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 ».