Modulation of miR-145 in a mouse model of multiple sclerosis: A promising approach to attenuate inflammation and degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a progressive inflammatory disease of the central nervous system (CNS) marked by myelin loss, which impairs nerve function. Current therapies fail to halt disease progression or prevent myelin and axonal degeneration. In this study, we explored the impact of miR-145 loss in a murine model of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), which mimics MS pathology. Loss of miR-145 reduced clinical severity and significantly decreased immune cell infiltration in the lumbar spinal cord during both the onset and chronic stages of the disease. Additionally, miR-145 loss altered the expression of key inflammatory genes and modulated astrocytic activity throughout EAE. Of significant interest, acute treatment with an antisense oligonucleotide (ASO) targeting miR-145 decreased miR-145 levels and led to reduced disease severity, decreased immune cell infiltration, and an increase in regulatory T cells in EAE mice. Moreover, miR-145 deficiency mitigated axon and myelin degeneration. Our findings suggest that ASOs targeting miR-145 may offer a promising therapeutic strategy, addressing both inflammatory and degenerative components of MS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».