The effect of miRNAs targeting TGFβ-Signaling in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating disease of the central nervous system (CNS) that is mediated by a dysregulated immune system. It can lead to severe neurological issues and is one of the major causes for disability in young adults. The cause of the disease is unknown, the immune and neurodegenerative mechanisms underlying the pathophysiology of the disease are poorly understood. To this date there is no cure and current therapies are not able to completely slow down disease progression. In a large miRNA profiling study on naïve and effector/memory CD4 T cell in untreated MS patients, our lab found a number of miRNAs differently expressed. One of the main pathways affected by this dysregulation of miRNAs is the TGFβ signaling pathway. This impairment limits the differentiation of regulatory T cells. To study the effect of TGFβ-targeting miRNAs in a murine model of MS, neonatal mice were injected with miRNAs that were found to be upregulated in MS patients at day 0 and 21 of life and experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) was induced using conditions under which the controls would only get a mild form of the disease. Mice, injected with these miRNAs had an earlier onset of EAE and disease severity was significantly increased compared to control mice. Not only did an injection of TGFβ-targeting miRNAs caused mice to have reduced numbers of Tregs in the spleen and thymus compared to control mice, but these Tregs also showed a dramatic loss of TCR diversity in most Vβ genes as TCR Vβ deep sequencing of sorted Tregs revealed. Our findings contribute to the understanding of Treg dysfunction in MS patients and determining candidate markers for disease susceptibility and treatment efficacy. Supported by grants from NIH (R01 AI152435-01)
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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 | 0,001 |
| 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 ».