Experimental autoimmune encephalomyelitis pathogenesis alters along animal age: impact of S100B expression
Notice bibliographique
Résumé
Multiple Sclerosis (MS) is the leading inflammatory and non-traumatic cause of disability in young adults, with late-onset MS emerging in middle-aged patients often resulting in poorer treatment responses and worse prognoses. The calcium-binding protein S100B is elevated in MS patients, and its targeting has shown promise in reducing disease severity in experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) models. However, most studies on MS pathology have focused on young animal models, leaving a gap in understanding the effects of age and S100B ablation on disease progression throughout the lifespan. This study aimed to characterize EAE in mice of different ages, examining demyelination, inflammation, and immune responses to determine whether S100B ablation could mitigate MS pathogenesis across the lifespan. EAE was induced in six cohorts of C57BL/6 mice: young adults (3 months), older adults (6 months), and middle-aged (12 months), including corresponding S100B knockout (KO) groups, followed for 23 days. Upon sacrifice, spinal cords were assessed via immunohistochemistry and Real-Time qPCR, while splenocytes were analyzed for immune cell characterization. Results indicated a more severe disease course in 12-month-old mice, marked by increased gliosis, inflammation, and impaired microglial phagocytic activity. Notably, S100B absence reduced gliosis and inflammatory markers across all ages, with 12-month-old S100B KO mice showing increased regulatory T cells. These findings highlight the exacerbating role of age and elevated S100B in MS progression, underscoring the importance of identifying age-specific MS markers and therapeutic targets.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».