P-Selectin-Mediated Monocyte–Cerebral Endothelium Adhesive Interactions Link Peripheral Organ Inflammation To Sickness Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Sickness behaviors, such as fatigue, mood alterations, and cognitive dysfunction, which result from changes in central neurotransmission, are prevalent in systemic inflammatory diseases and greatly impact patient quality of life. Although, microglia (resident cerebral immune cells) and cytokines (e.g., TNFα) are associated with changes in central neurotransmission, the link between peripheral organ inflammation, circulating cytokine signaling, and microglial activation remains poorly understood. Here we demonstrate, using cerebral intravital microscopy, that in response to liver inflammation, there is increased monocyte specific rolling and adhesion along cerebral endothelial cells (CECs). Peripheral TNFα-TNFR1 signaling and the adhesion molecule P-selectin are central mediators of these monocyte-CEC adhesive interactions which were found to be closely associated with microglial activation, decreased central neural excitability and sickness behavior development. Similar monocyte-CEC adhesive interactions were also observed in another mouse model of peripheral organ inflammation (i.e., 2,4-dinitrobenzene sulfonic acid-induced colitis). Our observations provide a clear link between peripheral organ inflammation and cerebral changes that impact behavior, which can potentially allow for novel therapeutic interventions in patients with systemic inflammatory diseases.
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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) | 0,000 | 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 ».