Neurophysiological phenotypes are uncoupled from toll-like receptor (TLR)-mediated systemic disease in a model of Systemic Lupus Erythematosus (SLE)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SLE is a multisystemic autoimmune disease with diverse clinical presentations, including neuropsychiatric symptoms (NPSLE). Prior work implicates uncontrolled MyD88-dependent TLR activation, increased interferon regulatory factor 5 (IRF5) activity and elevated type I interferon (IFN) levels in disease. Immune complexes containing self-nucleic acids can activate endosomal TLRs 7/8/9, which require signaling adaptor MyD88 to modulate downstream gene expression through transcription factor 1) IRF7 to upregulate IFN, which can subsequently act on the IFN-α/β receptor (IFNAR) or 2) IRF5 to upregulate proinflammatory genes. SLE- and NPSLE-prone mice with conditional deletion of signaling mediators MyD88, IRF5 and IFNAR in dendritic cells and tissue resident-macrophages were generated. MyD88 and IRF5 deletion ameliorated systemic disease phenotypes including splenomegaly, lymphadenopathy and glomerulonephritis, but NPSLE-associated phenotypes in the brain, including expansion of total and disease-associated microglia, macrophages and extravascular T cells, persisted. In contrast, IFNAR deletion worsened systemic disease, yet reversed several NPSLE-associated phenotypes. These discoveries suggest an uncoupling of systemic and neurophysiological phenotypes in SLE. Namely, neurophysiological phenotypes manifest independently from the TLR-dependent pathway that drives systemic disease and are instead in part linked to aberrant signaling through IFNAR via mechanisms yet unexplored.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».