Peripheral blood age-sensitive immune markers in multiple sclerosis: relation to sex, cytomegalovirus status, and treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunosenescence is accelerated by chronic infectious and autoimmune diseases and could contribute to the pathobiology of multiple sclerosis (MS). How MS and disease-modifying therapies (DMTs) impact age-sensitive immune biomarkers is only partially understood. METHODS: We analyzed 771 serum samples from 147 healthy controls and 289 people with MS (PwMS) by multiplex immunoassays. We determined cytomegalovirus (CMV) serostatus and collected retrospective clinical information. We performed unsupervised and multivariable analyses. FINDINGS: Unsupervised analyses revealed that MS immune profile was characterized by low relative levels of anti-inflammatory/neuroprotective factors IL-4, IL-10, TNF, and β-NGF but high levels of growth factors EGF and bFGF. Serum levels of IL-4, β-NGF, IL-27, BDNF, and leptin were significantly influenced by sex and/or CMV status. IL-4 and β-NGF levels were lower in untreated PwMS compared to controls, while EGF and bFGF levels were influenced by age and markedly elevated in PwMS in multivariable analysis. Samples from treated PwMS, but not untreated PwMS, showed lower levels of BDNF and TNF than controls. Initiation of high efficacy DMTs, but not low efficacy DMTs, was associated with reduced levels of bFGF and EGF. Samples associated with distinct DMTs exhibited specific profiles for age-sensitive immune markers. Finally, lower levels of IL-6, TNF, IL-10, and β-NGF were observed at baseline in PwMS who subsequently experienced clinical failure after DMTs initiation. INTERPRETATION: Age, sex, CMV status, and specific DMTs significantly influence levels of age-sensitive immune biomarkers associated with MS and must be considered when investigating inflammation-related biomarkers. FUNDING: This work was supported by a Grant for Multiple Sclerosis Innovation by Merck KGaA (ID: 10.12039/100009945).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».