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Enregistrement W4402903820 · doi:10.1126/sciimmunol.adj8094

Twin study identifies early immunological and metabolic dysregulation of CD8 <sup>+</sup> T cells in multiple sclerosis

2024· article· en· W4402903820 sur OpenAlexaff
Vladyslav Kavaka, Luisa Mutschler, Clara de la Rosa del Val, Klara Eglseer, A.M. Martı́nez, Andrea Flierl‐Hecht, Birgit Ertl‐Wagner, Daniel Keeser, Matin Mortazavi, Klaus Seelos, Hanna Zimmermann, Jürgen Haas, Brigitte Wildemann, Tania Kümpfel, Klaus Dornmair, Thomas Korn, Reinhard Hohlfeld, Martin Kerschensteiner, Lisa Ann Gerdes, Eduardo Beltrán

Notice bibliographique

RevueScience Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisNeuroinflammationCD8ImmunologyProinflammatory cytokineSubclinical infectionBiologyT cellPhenotypeCellCytotoxic T cellImmune systemInflammationGeneticsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory neurological disease of the central nervous system with a subclinical phase preceding frank neuroinflammation. CD8 + T cells are abundant within MS lesions, but their potential role in disease pathology remains unclear. Using high-throughput single-cell RNA sequencing and single-cell T cell receptor analysis, we compared CD8 + T cell clones from the blood and cerebrospinal fluid (CSF) of monozygotic twin pairs in which the cotwin had either no or subclinical neuroinflammation (SCNI). We identified peripheral MS-associated immunological and metabolic alterations indicative of an enhanced migratory, proinflammatory, and activated CD8 + T cell phenotype, which was also evident in cotwins with SCNI and in an independent validation cohort of people with MS. Together, our in-depth single-cell analysis indicates a disease-driving proinflammatory role of infiltrating CD8 + T cells and identifies potential immunological and metabolic therapeutic targets in both prodromal and definitive stages of the disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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