Mechanism of action and recruitment of antigen-presenting cells in a mouse model of multiple sclerosis
Bibliographic record
Abstract
La sclérose en plaques (SEP) est largement acceptée comme étant une maladie auto-immune du système nerveux central (SNC) dirigée par les cellules T auto-réactives. Cette maladie est très répandue au Canada. L'encéphalomyélite auto-immune expérimentale (EAE) est le modèle animal le plus utilisé pour l’étude de la SEP. Malgré l’importance des cellules T dans cette pathologie, il est important de souligner que ce sont les cellules présentatrices d'antigènes (CPA) myéloïdes, et surtout les cellules dendritiques (CD), qui amorcent l’activation des cellules T auto-réactives dans les organes lymphoïdes secondaires ainsi que leur éventuelle réactivation dans le compartiment du SNC plus tard au cours de la maladie. Cependant, il existe une disparité dans l'identification des différentes sous-populations de CPA myéloïdes en raison de l'absence de marqueurs fiables et spécifiques, ce qui constitue une entrave dans le domaine de l'immunothérapie cellulaire. Par ailleurs, les mécanismes moléculaires responsables de la régulation du recrutement des CPA myéloïdes au niveau de la vasculature cérébrale suite à l'activation de l'endothélium du SNC sont encore mal connus. L'interleukine-6 (IL-6) est une cytokine pro-inflammatoire essentielle à la différenciation des lymphocytes TH17 auto-réactifs. Ces derniers sont des régulateurs clés de l'EAE et jouent un rôle important dans la SEP. Ainsi, le premier objectif de ma thèse était de démontrer que l'IL-6 joue un second rôle dans l'EAE en stimulant l'endothélium du SNC à exprimer les molécules nécessaires au recrutement des CPA myéloïdes. Nous démontrons que : (1) les cellules endothéliales du SNC expriment le récepteur de l’IL-6 (IL-6R) ; (2) l’ablation génétique de l’IL-6R spécifiquement dans l'endothélium atténue le recrutement des neutrophiles, des macrophages et des CDs, et prévient le développement de l'EAE ; et (3) l'IL-6 stimule les cellules endothéliales à produire CXCL1 et PTGS2, des protéines impliquées dans le recrutement et l'activation des cellules myéloïdes. Le deuxième objectif général de mon étude était d'obtenir une vue d'ensemble phénotypique et fonctionnelle des sous-populations de CD présentes pendant la phase initiale d'induction de l'EAE. À cette fin, nous avons utilisé la technologie de séquençage de l'ARN unicellulaire (scRNAseq) pour comparer la signature transcriptionnelle des cellules CD11c+ issues des nœuds lymphatiques au cours de la phase préclinique de l'EAE. Nous montrons que : (1) quatre grandes sous-populations de CD sont présentes, soit les CD115+ monocytaires (mDC), les SiglecH+ plasmacytoïdes (pDC), les XCR1+ conventionnelles de type 1 (cDC1) et les CCR7+ conventionnelles de type 2 (cDC2) ; (2) les cDC2, une sous-population spécifique de CPA, présentent des niveaux transcriptonnels élevés de cytokines pro-inflammatoires (IL-6, IL-12) et de marqueurs de maturation et de co-stimulation pour la présentation des antigènes (CD80, CD83, CD86, OX40L) ; (3) miR155, un microARN connu pour son rôle dans l'EAE, est principalement exprimé dans les cDC2 ; et (4) que l'enzyme D-aminoacide oxydase (Dao), qui produit du peroxyde d'hydrogène (H2O2) à partir d’acides aminés D, est régulée à la hausse dans les cDC2 des souris miR155-/- . En résumé, mon travail de thèse met l'accent sur le rôle critique des CPA myéloïdes lors des premiers événements précliniques de l'EAE et il suggère un nouveau rôle important de la signalisation classique de l'IL-6 dans le développement de l'EAE et le recrutement des leucocytes. Finalement, il identifie en outre des cibles et des biomarqueurs potentiels à des fins diagnostiques et thérapeutiques.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".