Impact of SARS-CoV2 infection on the neuropathogenic potential of myelin-primed Th17 cells in an animal model of MS 2436
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Multiple sclerosis (MS) is a chronic disease of the central nervous system (CNS). Comparison of COVID-19 and MS brain autopsies showed similar neuropathology and preliminary work in our lab revealed the presence of immune cell aggregates in the meningeal layers surrounding the brain of Syrian Hamsters infected with SARS-CoV2. As such, it is critical to learn whether SARS-CoV2-induced brain pathology augments MS disease severity or accelerates progression. More specifically, we wish to determine whether SARS-CoV2 infection augments the neuropathogenic potential of myelin-primed Th17 cells in animal models of MS. I have established a working model in humanized ACE2 knock-in (hACE2-KI) mice that combines experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) with SARS-CoV-2 infection. Following resolution of infection with a non-lethal dose of the delta strain of SARS-CoV2, I induce passive EAE and assess: (1) clinical presentation of disease and (2) CNS pathology. Thus far, we have seen that mice with prior SARS-CoV2 infection exhibited reduced incidence of EAE by approximately 50% and less severe EAE clinical symptoms during the chronic phase of EAE. Immunophenotyping of the spinal cord revealed a reduction in CD4+ T cell numbers in these mice. These findings suggest that SARS-CoV2 infection prior to EAE reduces the impact of encephalogenic T cells and/or delays their progression to the CNS. We wish to further investigate the mechanism behind this observed phenotype. Funding Sources Supported by the Coronavirus Variants Rapid Response Network (CoVaRR-Net), the MS Society of Canada, and the Emerging and Pandemic Infections Consortium Topic Categories Neuroimmunology (NEUR)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».