B cell depletion with anti-CD20 promotes neuroprotection in a BAFF-dependent manner in mice and humans
Notice bibliographique
Résumé
Anti-CD20 therapy to deplete B cells is highly efficacious in preventing new white matter lesions in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS), but its protective capacity against gray matter injury and axonal damage is unclear. In a passive experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) model whereby T H 17 cells promote brain leptomeningeal immune cell aggregates, we found that anti-CD20 treatment effectively spared myelin content and prevented myeloid cell activation, oxidative damage, and mitochondrial stress in the subpial gray matter. Anti-CD20 treatment increased B cell survival factor (BAFF) in the serum, cerebrospinal fluid, and leptomeninges of mice with EAE. Although anti-CD20 prevented gray matter demyelination, axonal loss, and neuronal atrophy, co-treatment with anti-BAFF abrogated these benefits. Consistent with the murine studies, we observed that elevated BAFF concentrations after anti-CD20 treatment in patients with RRMS were associated with better clinical outcomes. Moreover, BAFF promoted survival of human neurons in vitro. Together, our data demonstrate that BAFF exerts beneficial functions in MS and EAE in the context of anti-CD20 treatment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».