Early activation of inflammatory pathways in UBA1-mutated hematopoietic stem and progenitor cells in VEXAS
Notice bibliographique
Résumé
VEXAS (vacuoles, E1 enzyme, X-linked, autoinflammatory, somatic) syndrome is a pleiotropic, severe autoinflammatory disease caused by somatic mutations in the ubiquitin-like modifier activating enzyme 1 (UBA1) gene. To elucidate VEXAS pathophysiology, we performed transcriptome sequencing of single bone marrow mononuclear cells and hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) from VEXAS patients. HSPCs are biased toward myeloid (granulocytic) differentiation, and against lymphoid differentiation in VEXAS. Activation of multiple inflammatory pathways (interferons and tumor necrosis factor alpha) occurs ontogenically early in primitive hematopoietic cells and particularly in the myeloid lineage in VEXAS, and inflammation is prominent in UBA1-mutated cells. Dysregulation in protein degradation likely leads to higher stress response in VEXAS HSPCs, which positively correlates with inflammation. TCR usage is restricted and there are increased cytotoxicity and IFN-γ signaling in T cells. In VEXAS syndrome, both aberrant inflammation and myeloid predominance appear intrinsic to hematopoietic stem cells mutated in UBA1.
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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 | 0,000 |
| 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 ».