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Enregistrement W4410513096 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv100

DYSREGULATION OF THE EXPRESSION OF HUMAN RETROVIRUSES IN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

2025· article· en· W4410513096 sur OpenAlexvenueno aff
Tyson Dawson, Keith A. Crandall, Peter E. Lipsky

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and Retrovirus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunologySystemic diseaseLupus erythematosusSystemic lupusImmunopathologyImmune dysregulationVirologyAntibodyPathologyImmune systemDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV100 / #484 Poster Topic: AS12 - Genetics, Epigenetics, Transcriptomics Background/Purpose Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic, autoimmune disease characterized by dysregulation of the immune system. Although many etiologies have been suggested for SLE, the possibility that active or latent viruses may contribute has been entertained. A family of viral elements, the Human Endogenous Retroviruses (HERVs), remnants of ancient viral infections comprising ~8% of the human genome, are possible etiologic factors in SLE. Previous studies have suggested that HERVs contribute to SLE pathogenesis by being differentially expressed in people with the disease — triggering the sensing mechanisms that detect cytoplasmic viral-like RNA and, thereby, inducing an interferon response.[1] For decades, HERVs have been classified and named by molecular and genomic features. This legacy system has little bearing on the evolutionary history and sequence features of HERV elements. We hypothesized that features of HERV immunogenicity and the role of HERVs in SLE pathogenesis would be more apparent upon regrouping HERVs in a taxonomically robust manner followed by a set of in-silico RNA-binding analyses and transcriptomic HERV quantification in SLE patients. Methods We employed sequence alignment and phylogenetic inference to align 14,000+ HERV sequences in the human genome and calculate a distance matrix for these sequences. We clustered HERVs into groups with shared sequence similarity and common evolutionary history. We characterized the sequences in these clusters using RNA-binding prediction to identify how RNA HERV transcripts would be expected to bind with sensors of innate immunity relevant to SLE pathophysiology: Rig-I, MDA5, ADAR, and ZBP. We further classified HERV sequences according to viral similarity by performing a BLAST against a database of exogenous viral genomes. HERV expression in RNAseq data from human keratinocytes stimulated with various cytokines relevant to SLE pathophysiology (TWEAK, TNF, IL-17A IFNa2, IL18, IFNa6, IFNb, and IFNg) was quantified and HERV expression was similarly quantified in 124 SLE patients and 41 healthy controls. Results We identified HERV clusters of shared evolutionary history that are dysregulated in SLE. Clusters of HERVs with specific expression patterns in SLE were also exhibited dysregulated expression in keratinocytes stimulated with inflammatory cytokines and increased binding with sensors of innate immunity. Those families of HERVs upregulated upon cytokine stimulation are the same HERVs that seem to be immunoactive, especially in terms of binding with ADAR — an intracellular enzyme known to be involved in RNA editing and regulation of interferon production. Finally, families of HERVs upregulated in SLE share sequence similarity with extant infectious viruses with known rheumatologic consequences, including alphavirus,Chikungunya. Conclusions HERVs can be separated into families based on sequence similarity. Specific families are upregulated in SLE, are induced by specific cytokines in vitro and are enriched in sequences that bind intracytoplasmic RNA sensors. Our findings support the existence of positive-feedback loops in the pathophysiology of SLE, whereby cytokines induce the expression of HERVs with molecular motifs that bind to sensors of cytoplasmic RNA and lead to further cytokine production, inflammation, and an interferon signature in SLE. Finally, these families of HERVs share sequence similarity with infectious viruses known to cause rheumatologic manifestations. References: [1.] Stearrett N. Front Immunol 2021;12:661437).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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