<i>Age-related susceptibility to grey matter demyelination and neurodegeneration is associated with meningeal neutrophil accumulation in an animal model of MS</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract People living with multiple sclerosis (MS) experience episodic central nervous system (CNS) white matter lesions instigated by autoreactive T cells. With age, MS patients show evidence of grey matter demyelination and experience devastating non-remitting symptomology. What drives progression is unclear and has been hampered by the lack of suitable animal models. Here we show that passive experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) induced by an adoptive transfer of young Th17 cells induces a non-remitting clinical phenotype that is associated with persistent leptomeningeal inflammation and cortical pathology in old, but not young SJL/J mice. While the quantity and quality of T cells did not differ in the brains of old vs young EAE mice, an increase in neutrophils and a decrease in B cells was observed in the brains of old mice. Neutrophils were also found in the leptomeninges of a subset of progressive MS patient brains that showed evidence of leptomeningeal inflammation and subpial cortical demyelination. Taken together, our data show that while Th17 cells initiate CNS inflammation, subsequent clinical symptoms and grey matter pathology are dictated by age and associated with other immune cells such as neutrophils.
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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 | 0,001 |
| 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 ».