Interleukin-13 Enhances Cyclooxygenase-2 Expression in Activated Rat Brain Microglia: Implications for Death of Activated Microglia
Notice bibliographique
Résumé
Brain inflammation has recently attracted widespread interest because it is a risk factor for the onset and progression of brain diseases. In this study, we report that cyclooxygenase-2 (COX-2) plays a key role in the resolution of brain inflammation by inducing the death of microglia. We previously reported that IL-13, an anti-inflammatory cytokine, induced the death of activated microglia. These results revealed that IL-13 significantly enhanced COX-2 expression and production of PGE(2) and 15-deoxy-Delta(12,14)-PGJ(2) (15d-PGJ(2)) in LPS-treated microglia. Two other anti-inflammatory cytokines, IL-10 and TGF-beta, neither induced microglial death nor enhanced COX-2 expression or PGE(2) or 15d-PGJ(2) production. Therefore, we hypothesized that the effect of IL-13 on COX-2 expression may be linked to death of activated microglia. We found that COX-2 inhibitors (celecoxib and NS398) suppressed the death of microglia induced by a combination of LPS and IL-13 and that exogenous addition of PGE(2) and 15d-PGJ(2) induced microglial death. Agonists of EP2 (butaprost) and peroxisome proliferator-activated receptor gamma (ciglitazone) mimicked the effect of PGE(2) and 15d-PGJ(2), and an EP2 antagonist (AH6809) and a peroxisome proliferator-activated receptor gamma antagonist (GW9662) suppressed microglial death induced by LPS in combination with IL-13. In addition, IL-13 potentiated LPS-induced activation of JNK, and the JNK inhibitor SP600125 suppressed the enhancement of COX-2 expression and attenuated microglial death. Taken together, these results suggest that IL-13 enhanced COX-2 expression in LPS-treated microglia through the enhancement of JNK activation. Furthermore, COX-2 products, PGE(2) and 15d-PGJ(2), caused microglial death, which terminates brain inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».