OC-008 Kupffer Cells Play a Dual Pro-Inflammatory and Protective Role in Non-Alcoholic Steatohepatitis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the leading liver disease in Europe and North America. 30% of patients with NAFLD are estimated to develop inflammatory non-alcoholic steatohepatitis (NASH) with the potential to lead to cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Current evidence suggests that gut bacterial products can drive hepatic inflammation by activating specific innate pattern recognition receptors (PRRs) such as TLR4 and the NALP3 inflammasome. Both receptors are expressed by liver resident macrophages, Kupffer cells (KCs). Methods To determine the role of KCs and interactions with PRRs in NASH, mice were fed a methionine choline deficient (MCD) diet for three weeks to induce NASH. Liposomal clodronate was used to deplete KCs. Serum ALT levels were measured and hepatic inflammatory infiltrates characterised by flow cytometry. Real-time qPCR was used to assess changes in gene expression. Murine findings were correlated with human liver tissue from NASH patients. Groups were compared by one-way ANOVA and significance set at P < 0.05. Results NALP3 KO (knock-out), TLR4 KO or KC deficient WT mice on a MCD diet developed reduced liver damage and decreased T lymphocyte recruitment compared to WT MCD controls. Combined KC depletion and NLRP3 KO however lead to significantly worse liver injury and progressive fibrosis as measured by collagen expression. Further investigation revealed an as yet unrecognised role for KC expressed NALP6 activation which mediated anti-inflammatory responses and modulation of hepatic IL-22 responsiveness to reduce liver injury. Conclusion KC activation through NALP3 and TLR4 increases hepatic inflammation in the MCD model of NASH. KCs have a dual role in NASH as they also express NALP6 with anti-inflammatory properties and are able to reduce hepatic injury through modulation of IL-22 responsiveness modulation. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».