Impact of B cell-depletion on plasma cells in a pre-clinical model of meningeal inflammation and subpial demyelination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anti-CD20 B cell depletion therapy has provided evidence for the pathogenic roles of B cells in multiple sclerosis (MS). Terminally differentiated plasma cells (PCs) are spared by anti-CD20, and our lab has previously shown that during experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), IgA+ PCs mediate protection against neuroinflammation. One hypothesis is that in addition to depleting pro-inflammatory B cells, anti-CD20 also removes the major consumers of BAFF (i.e. B cells) thus promoting a favourable niche for regulatory PCs and may represent an additional mechanism by which anti-CD20 therapy confers protection. Adoptive transfer EAE of PLP-primed Th17 cells into SJL/J mice leads to ascending paralysis and meningeal inflammation which parallels brain pathology seen in human MS. Mice were prophylactically treated with anti-CD20 (10mg/kg) or isotype control antibodies which we re-administered throughout the course of the experiment and monitored daily for clinical symptoms. We find that anti-CD20 treatment effectively depleted B cells (but not T cells) in the periphery; within the central nervous system, meningeal immune clusters formed in both anti-CD20 and isotype control treated mice, with the former being devoid of B220+ B cells. Compared to control treated mice, anti-CD20 treated mice showed limited subpial demyelination and pathology adjacent to B cell-less meningeal immune clusters, and is accompanied by a reduction in clinical score. In the serum, anti-CD20 treatment elevated levels of BAFF and IgA, which inversely correlated with disease severity. We thus propose that anti-CD20 exerts its protective effects by providing a favourable niche for suppressive IgA+ PCs.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».