Integrated omics reveals disease-associated radial glia-like cells with epigenetically dysregulated interferon response in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Progressive multiple sclerosis (PMS) involves a persistent, maladaptive inflammatory process with numerous cellular drivers. We generated induced neural stem cells (iNSCs) from patient fibroblasts through a direct reprogramming protocol that preserved their epigenome, which revealed a PMS-specific hypomethylation of lipid metabolism and interferon (IFN) signaling genes. Single-cell multi-omics uncovered a novel, disease-associated radial glia-like cell (DARG) subpopulation in PMS cell lines exhibiting senescence and potent IFN responsiveness driven by specific transcription factors. Functionally, PMS iNSCs induced paracrine senescence and inflammation onto control cells, which was inhibited upon senolytic treatment. We identified in PMS brains a distinct population of senescent, IFN-responsive DARGs that developmentally aligned with the trajectories of iNSCs in vitro and spatially associated with inflammatory glia in chronically active lesions. DARGs may sustain smoldering inflammation, unveiling a previously unrecognized cellular axis that could underpin mechanisms in neurodegeneration. This discovery offers novel insights into disease mechanisms and highlights potential therapeutic targets.
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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) | 0,000 | 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 ».