Ageing promotes non-remitting experimental autoimmune encephalomyelitis with persistent meningeal inflammation and subpial demyelination in A/T SJL/J mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current therapies for multiple sclerosis (MS) reduce the frequency of relapses but fail to prevent transition from relapse-remitting into progressive MS. Subpial demyelination, meningeal inflammation and neurodegeneration are hallmarks of progressive MS, however there is no single animal model that mimics all these features. Adoptive transfer of proteolipid protein (PLP)-primed Th17 cells into young (~12 weeks old) SJL/J recipient mice induces experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) characterized by subpial demyelination associated with meningeal tertiary lymphoid tissues (TLTs), however young mice develop remitting, non-progressive disease. Since age is a risk factor for transitioning to progressive MS, we hypothesized that adoptive transfer of PLP-primed Th17 cells into old (~12 months old) SJL/J recipient mice would promote a progressive phenotype. Indeed, transfer of cells into aged recipient mice resulted in a non-remitting EAE compared to young recipients despite a similar ability to produce T cell derived cytokines in the CNS at peak disease. However, old mice showed persistent meningeal inflammation as evidenced by more B/T cell rich TLTs in the meninges compared to young mice, and developed increased CNS pathology (subpial demyelination, microglia/macrophage activation, glial limitans disruption, axonal injury, loss of synapses), whereas young EAE mice had recovered most of the pathology seen at peak of disease by day 25 post-transfer. In summary, our model provides an opportunity to assess how subpial demyelination associated with meningeal inflammation impacts the transition from relapse-remitting to progressive MS in a single animal 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».