Boosting Regulatory T Cells Limits Neuroinflammation in Permanent Cortical Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory mechanisms contribute substantially to secondary tissue injury after brain ischemia. Regulatory T cells (Tregs) are key endogenous modulators of postischemic neuroinflammation. We investigated the potential of histone deacetylase inhibition (HDACi) to enhance Treg potency for experimental stroke in mice. HDACi using trichostatin A increased the number of Tregs and boosted their immunosuppressive capacity and interleukin (IL)-10 expression. In vivo treatment reduced infarct volumes and behavioral deficits after cortical brain ischemia, attenuated cerebral proinflammatory cytokine expression, and increased numbers of brain-invading Tregs. A similar effect was obtained using tubastatin, a specific inhibitor of HDAC6 and a key HDAC in Foxp3 regulation. The neuroprotective effect of HDACi depended on the presence of Foxp3(+) Tregs, and in vivo and in vitro studies showed that the anti-inflammatory cytokine IL-10 was their main mediator. In summary, modulation of Treg function by HDACi is a novel and potent target to intervene at the center of neuroinflammation. Furthermore, this novel concept of modulating endogenous immune mechanisms might be translated to a broad spectrum of diseases, including primary neuroinflammatory and neurodegenerative disorders.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».