Corticosteroid Regulation of P-Glycoprotein in the Developing Blood-Brain Barrier
Notice bibliographique
Résumé
The early fetal brain is susceptible to teratogens in the maternal circulation, because brain microvessel expression of drug efflux transporter, P-glycoprotein (P-gp), is very low. However, there is a dramatic up-regulation of brain microvessel P-gp in late gestation. This study investigated the role of cortisol and dexamethasone in this up-regulation of fetal brain microvessel P-gp expression. Primary brain endothelial cell (BEC) cultures derived from gestational d (GD)40, GD50, GD65 (term, ∼68 d) and postnatal d 14 male guinea pigs were treated with varying doses (10(-8) to 10(-5) m) of cortisol, dexamethasone, and aldosterone. After treatment, P-gp function was assessed using calcein-acetoxymethyl ester (P-gp substrate; 1 μm for 1 h) and measuring BEC accumulation of calcein. Corticosteroid treatment of BECs derived from postnatal d 14 resulted in increased P-gp activity. BECs derived from GD65 (near term) responded similarly, but these cells were extremely sensitive to the effects of mineralocorticoid receptor agonists (cortisol and aldosterone). BECs derived from GD50 displayed dose-dependent increases in P-gp function with dexamethasone (P < 0.05) and a trend towards increased function with cortisol. Cells derived from GD40 were unresponsive to all treatments. In conclusion, P-gp function in BECs is more responsive to glucocorticoids (GCs) in late gestation. Therefore, the late gestational surge in fetal plasma GCs, which parallels the increase in brain microvessel P-gp expression, may contribute to this P-gp up-regulation. Further, synthetic GCs (administered to pregnant women at risk of preterm delivery) may increase the protective capacity of the developing fetal blood-brain barrier, depending on the timing of GC exposure.
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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 | 0,001 |
| 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 ».