Surface RANKL of Toll-like receptor 4–stimulated human neutrophils activates osteoclastic bone resorption
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bone loss in septic and inflammatory conditions is due to increased activity of osteoclasts that requires receptor activator of NF-kappa B-ligand (RANKL). Neutrophils are the predominant infiltrating cells in these conditions. Although disease severity is linked to neutrophils, their role in evolution of bony lesions is not clear. We show that lipopolysaccharide (LPS), a toll-like receptor 4 ligand, up-regulated the expression of membrane RANKL in human blood neutrophils and murine air pouch-derived neutrophils. LPS-activated human and murine neutrophils, cocultured with human monocyte-derived osteoclasts and RAW 264.7 cells, respectively, stimulated bone resorption. Transfection of PLB-985 neutrophil-like cells with RANKL antisense RNA reduced osteoclastogenesis. Synovial fluid neutrophils of patients with exacerbation of rheumatoid arthritis strongly expressed RANKL and activated osteoclastogenesis in coculture systems. Osteoprotegerin, the RANKL decoy receptor, suppressed osteoclast activation by neutrophils from these different sources. Moreover, direct cell-cell contact between neutrophils and osteoclasts was visualized by confocal laser microscopy. Activation of neutrophil membrane-bound RANKL was linked to tyrosine phosphorylation of Src-homology domain-containing cytosolic phosphatase 1 with concomitant down-regulation of cytokine production. The demonstration of these novel functions of neutrophils highlights their potential role in osteoimmunology and in therapeutics of inflammatory bone disease.
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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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».