Pediatric cerebrospinal fluid immune profiling distinguishes pediatric-onset multiple sclerosis from other pediatric-onset acute neurological disorders
Notice bibliographique
Résumé
The cerebrospinal fluid (CSF) provides a unique glimpse into the central nervous system (CNS) compartment and offers insights into immune processes associated with both healthy immune surveillance as well as inflammatory disorders of the CNS. The latter include demyelinating disorders, such as multiple sclerosis (MS) and myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-associated disease (MOGAD), that warrant different therapeutic approaches yet are not always straightforward to distinguish on clinical and imaging grounds alone. Here, we establish a comprehensive phenotypic landscape of the pediatric CSF immune compartment across a range of non-inflammatory and inflammatory neurological disorders, with a focus on better elucidating CNS-associated immune mechanisms potentially involved in, and discriminating between, pediatric-onset MS (MS) and other pediatric-onset suspected neuroimmune disorders, including MOGAD. We find that CSF from pediatric patients with non-inflammatory neurological disorders is primarily composed of non-activated CD4+ T cells, with few if any B cells present. CSF from pediatric patients with acquired inflammatory demyelinating disorders is characterized by increased numbers of B cells compared to CSF of both patients with other inflammatory or non-inflammatory conditions. Certain features, including particular increased frequencies of antibody-secreting cells (ASCs) and decreased frequencies of CD14+ myeloid cells, distinguish MS from MOGAD and other acquired inflammatory demyelinating disorders.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».