Aberrant cortical neurogenesis in a pediatric neuroAIDS model: neurotrophic effects of growth hormone
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the effects of HIV-1 and feline immunodeficiency virus (FIV) on neural stem cell viability, together with the neurotrophic properties of growth hormone (GH) in models of pediatric neuroAIDS. DESIGN AND METHODS: Mouse neural stem cells were infected in vitro with a Sindbis virus vector (SIN-HIVenv) expressing the envelope protein from the brain-derived HIV-1 strain JR-FL using a vector expressing enhanced green fluorescent protein (SIN-EGFP) as control. Cell survival and alterations in expression of neural stem cell markers upon GH treatment was assessed. Neonatal cats were infected with a neurovirulent FIV strain and 6 weeks after infection treated with GH for 6 weeks. Twelve weeks post-infection, neural progenitor cell marker expression, neuronal loss and neuroinflammation in brain were examined using real time reverse transcription-PCR and immunohistochemical analyses. RESULTS: HIV-1 envelope expression in neural stem cells reduced nestin expression (P < 0.05) and induced cell death (P < 0.001), which was blocked by GH. In the frontal cortex of FIV-infected cats neuroinflammation, loss of differentiated neurons (P < 0.01) and aberrant neuronal progenitor cell gene expression (P < 0.05) were observed. FIV envelope expression was detected in neural progenitor and monocytoid cells. GH treatment of FIV-infected animals induced insulin-like growth factor-1 expression in neurons (P < 0.01), enhanced neuronal survival (P < 0.01) and increased nestin expression (P < 0.05). Moreover, improved neurobehavioral performance (P < 0.01) and immunological status (P < 0.001) were observed, among GH-treated animals infected with FIV. CONCLUSION: GH protects neural stem cells that are susceptible to lentivirus-mediated injury. Thus, GH may be a potential treatment for pediatric neuroAIDS because of its neurotrophic actions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».