Intrathecal interleukin-6 levels are associated with progressive disease and clinical severity in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MS is characterized by persistent central nervous system (CNS) inflammation. Investigating the CNS-compartmentalized inflammation associated with progressive MS could uncover new biomarkers and therapeutic targets. Cerebrospinal fluid (CSF) interleukin-6 (IL-6) can be markedly elevated in neuroinflammatory conditions, such as neuromyelitis optica spectrum disorder and myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-associated disease. This study investigated the association between CSF IL-6 levels, progressive disease, and disease severity in MS. METHODS: Advanced technologies, including single-molecule arrays and microfluidics, were used to analyse CSF samples from individuals with MS at the time of diagnosis for IL-6. IL-6 levels were then correlated with clinical course, disease severity, and other known biomarkers associated with inflammation and disease severity. RESULTS: Elevated IL-6 levels in the CSF were found in individuals with progressive MS, and CSF IL-6 showed positive correlations with the Expanded Disability Status Scale, the Multiple Sclerosis Severity Score, and CSF glial fibrillary acidic protein levels. CONCLUSIONS: IL-6 in CSF indicates ongoing CNS inflammation and may contribute to the compartmentalized inflammation associated with disease progression and overall disease severity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».