Characterization of the activation history and antigen specificity of B cells in meningeal clusters in Central Nervous System autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An important role for B cells in the pathology of Multiple Sclerosis (MS) is demonstrated by the therapeutic benefit of broad B cell depletion by anti-CD20 monoclonal antibodies. However, little is known about the subset(s) of B cells involved, the pathogenic mechanism(s), or the anatomical location from which they drive disease. Clusters of B cells have been observed in the meninges of some MS brains post mortem and it has been hypothesized that B cells drive pathology from these structures within the inflamed central nervous system (CNS). We used spontaneous and induced models of CNS autoimmune disease that incorporate B cell recognition of myelin autoantigen to investigate the identity and activation history of meningeal B cells in disease. B cells accumulated in the meninges in both models, often in clusters directly associated with demyelinating lesions. We found little evidence of organization into true lymphoid follicles nor evidence of typical B cell activation, despite clear ongoing inflammation and demyelination within the white matter. B cells had a largely naïve-like phenotype with little class-switch. Nevertheless, when compared to naïve lymph node B cells, these cells expressed more CD80 and less CD62L indicating some level of activation. To determine if meningeal B cells are specific for myelin antigen, we transferred fluorescent myelin-reactive T and B cells into wild-type recipient mice and induced EAE. While myelin reactive T cells dominated the T cell infiltrate of the spinal cord, as expected, almost no myelin reactive B cells were evident. This suggests that, unlike T cells, autoimmune B cells are excluded from the CNS in this model.
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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 | 0,001 | 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 ».