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Enregistrement W4394869943 · doi:10.1093/brain/awae110

Genetics of immune response to Epstein-Barr virus: prospects for multiple sclerosis pathogenesis

2024· article· en· W4394869943 sur OpenAlexfundno aff
Jesse Huang, Katarina Tengvall, Izaura Bomfim Lima, Anna Karin Hedström, Julia Butt, Nicole Brenner, Alexandra Gyllenberg, Pernilla Stridh, Mohsen Khademi, Ingemar Ernberg, Faiez Al Nimer, Ali Manouchehrinia, Jan Hillert, Lars Alfredsson, Oluf Andersen, Peter Sundström, Tim Waterboer, Tomas Olsson, Ingrid Kockum

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNeuroförbundetVetenskapsrådetKarolinska InstitutetForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of CanadaEuropean Genomic Institute for Diabetes
Mots-clésPathogenesisImmune systemEpstein–Barr virusMultiple sclerosisVirusImmunologyVirologyBiologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epstein-Barr virus (EBV) infection has been advocated as a prerequisite for developing multiple sclerosis (MS) and possibly the propagation of the disease. However, the precise mechanisms for such influences are still unclear. A large-scale study investigating the host genetics of EBV serology and related clinical manifestations, such as infectious mononucleosis (IM), may help us better understand the role of EBV in MS pathogenesis. This study evaluates the host genetic factors that influence serological response against EBV and history of IM and cross-evaluates them with MS risk and genetic susceptibility in the Swedish population. Plasma IgG antibody levels against EBV nuclear antigen-1 [EBNA-1, truncated = amino acids (aa) (325-641), peptide = aa(385-420)] and viral capsid antigen p18 (VCAp18) were measured using bead-based multiplex serology for 8744 MS cases and 7229 population-matched control subjects. The MS risk association for high/low EBV antibody levels and history of IM was compared to relevant clinical measures along with sex, age at sampling, and associated HLA allele variants. Genome-wide and HLA allele association analyses were also performed to identify genetic risk factors for EBV antibody response and IM history. Higher antibody levels against VCAp18 [odds ratio (OR) = 1.74, 95% confidence interval (CI) = 1.60-1.88] and EBNA-1, particularly the peptide (OR = 3.13, 95% CI = 2.93-3.35), were associated with an increased risk for MS. The risk increased with higher anti-EBNA-1 IgG levels up to 12× the reference risk. We also identified several independent HLA haplotypes associated with EBV serology overlapping with known MS risk alleles (e.g. DRB1*15:01). Although there were several candidates, no variants outside the HLA region reached genome-wide significance. Cumulative HLA risk for anti-EBNA-1 IgG levels, particularly the peptide fragment, was strongly associated with MS. In contrast, the genetic risk for high anti-VCAp18 IgG levels was not as strongly associated with MS risk. IM history was not associated with class II HLA genes but negatively associated with A*02:01, which is protective against MS. Our findings emphasize that the risk association between anti-EBNA-1 IgG levels and MS may be partly due to overlapping HLA associations. Additionally, the increasing MS risk with increasing anti-EBNA-1 levels would be consistent with a pathogenic role of the EBNA-1 immune response, perhaps through molecular mimicry. Given that high anti-EBNA-1 antibodies may reflect a poorly controlled T-cell defence against the virus, our findings would be consistent with DRB1*15:01 being a poor class II antigen in the immune defence against EBV. Last, the difference in genetic control of IM supports the independent roles of EBNA-1 and IM in MS susceptibility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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