High molecular weight hyaluronan reduces lipopolysaccharide mediated microglial activation
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptor-4 (TLR4) signaling has been implicated in microglial activation and propagation of inflammation following spinal cord injury (SCI). As such, modulating microglial activation through TLR4 represents an attractive therapeutic approach to treat SCI. High molecular weight hyaluronan (HMW-HA), a polymer with multiple therapeutic uses, has been previously shown to modulate TLR4 activation in macrophages and has shown early promise as a therapeutic agent in SCI. However, the mechanism associated with HMW-HA has not been fully elucidated or tested in microglia, a similar cell type. In the current study, we sought to determine the effects of HMW-HA on TLR4 activation in microglia and to gain insights into the mechanism of action. Rat primary microglial cultures were exposed to lipopolysaccharides (LPS) and HMW-HA, and the extent and mechanisms of inflammation were studied. HMW-HA decreased LPS mediated IL-1β, IL-6, and Tumor necrosis factor-α gene expression and IL-6 and nitric oxide production. This decrease was associated with a reduction in ERK 1/2 and p38 phosphorylation, was dependent on the continued presence of HMW-HA, and activation of Akt and A20 protein expression was reduced by HMW-HA. Together, our results show that HMW-HA can reduce LPS-mediated inflammatory signaling in microglia. We suggest that HA possibly mediates its effects by blocking the induction of inflammatory signaling through an extracellular mechanism.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».