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Enregistrement W4313533091 · doi:10.1136/lupus-2022-lupus21century.13

401 Type I interferon in NPSLE

2022· article· en· W4313533091 sur OpenAlexaff
Carolina Grajales, Michelle Barraclough, Juan Pablo Díaz-Martínez, Jiandong Su, Kathleen Bingham, Mahta Kakvan, Maria Carmela Tartaglia, Lesley Ruttan, May Y. Choi, Simon Appenzeller, Dennisse Bonilla, Patricia Katz, Dorcas Beaton, Robin Green, Joan Wither, Zahi Touma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthToronto Western HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of CalgaryKrembil FoundationUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferonPathogenesisTranscriptomeBiologyPhenotypeImmunologyAlpha interferonCentral nervous systemGeneGene expressionGeneticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Neuropsychiatric symptoms are highly prevalent among systemic lupus erythematosus (SLE) patients, being clinically observed in up to 80% of adult and 95% of pediatric patients. Type 1 interferons, in particular interferon alpha (IFNα), have been implicated in the pathogenesis of SLE as well as its associated neuropsychiatric symptoms (NPSLE). The cellular components and molecular pathways affected within the central nervous system (CNS) in NPSLE remain unclear. Murine models of NPSLE with an elevated peripheral type 1 interferon signature are lacking, limiting studies of the mechanistic association between IFNα and behavioral phenotypes in this disease. Methods Male and female B6.Sle 1yaa mice were analyzed at varying ages from 10 days to 20 weeks. Both peripheral and CNS tissues were examined by RT-PCR for ISG expression. MERFISH, a spacial transcriptomic approach, was used to identify ISG expression in whole brain sections and results validated using RNA scope. To identify differentially expressed genes single nuclei were isolated from cells of hindbrain and hippocampus and analyzed by RNA sequencing. Behavior assays were used examine symptoms of anxiety and fatigue. Results We found using probe-based spatial transcriptomics that the type 1 interferon signature is present within the brain parenchyma of lupus mice as early as 3 weeks, with interferon stimulated genes (ISG) enriched in spatially distinct patches. ISG expression was validated by RT-PCR and RNA scope. Unbiased single nucleus sequencing of the murine hind brain and hippocampus revealed that ISGs as a group were the most highly differentially expressed genes. Sle 1 yaa male mice developed symptoms of anxiety as early as 4 weeks and fatigue by 8 weeks relative to WT controls. Behavior and ISG patch formation were not dependent on the yaa mutation as female mice at 20 weeks were also positive for focal patches and development behavior change. Conclusions We propose that the functional effects of interferon stimulated gene (ISG) patches play a mechanistic role in mediating behavioral phenotypes, and modulation of the type 1 interferon signaling pathway within the brain. Acknowledgement We thank NIAMS for support (R01AR072965) Lay summary A common problem in lupus is being tired and absent minded. The cause is not known. We think it is due to the same factors released by the body during a cold. We want to know how the factors get into the brain and how they affect the tissues. By using mutant mice that have lupus symptoms, we hope to find out how the factors work in the brain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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