MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050731687 · doi:10.1523/jneurosci.5321-06.2007

Involvement of Interferon-γ in Microglial-Mediated Loss of Dopaminergic Neurons

2007· article· en· W2050731687 sur OpenAlexafffund
Matthew Mount, Arman Lira, David A. Grimes, Patrice D. Smith, Sylvie Faucher, Ruth S. Slack, Hymie Anisman, Shawn Hayley, David S. Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensCarleton UniversityRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of CanadaParkinson's Disease FoundationMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésMicrogliaDopaminergicMPTPSubstantia nigraRotenonePars compactaDopamineDopamine transporterTyrosine hydroxylaseBiologyNeuroscienceChemistryInternal medicineEndocrinologyCell biologyImmunologyMedicineInflammationMitochondrion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing evidence implicates microglia in the loss of dopaminergic neurons in Parkinson's disease (PD). However, factors mediating microglial activation in PD are poorly understood. Proinflammatory cytokines, such as interferon-gamma (IFN-gamma), orchestrate the actions of microglia. We report here that PD patients express significantly elevated levels of IFN-gamma in their blood plasma. After this initial finding, we found that IFN-gamma-deficient mice displayed attenuated 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-induced substantia nigra pars compacta dopaminergic cell loss along with reduced loss of striatal tyrosine hydroxylase and dopamine transporter fiber density. MPTP-induced depletion of striatal dopamine and its metabolite DOPAC (3,4-dihydroxyphenylacetic acid), as well as deltaFosB, a marker of postsynaptic dysfunction, were also attenuated in these knock-out mice. Consistent with the role for IFN-gamma in microglial activation, MPTP-induced morphological activation of microglia was abrogated compared with wild-type mice. To examine more mechanistically the role of IFN-gamma in microglial activation, we evaluated the interactions between microglia and dopaminergic neurons in an in vitro mixed microglia/midbrain neuron rotenone-induced death paradigm. In this in vitro paradigm, dopaminergic neurons are selectively damaged by rotenone. Exogenous IFN-gamma ligand alone and without rotenone resulted in dopaminergic cell loss, but only in the presence of microglia. The addition of an IFN-gamma neutralizing antibody attenuated neuronal loss as a result of rotenone treatment. The presence of only wild-type microglia and not those deficient in IFN-gamma receptor elicited significant dopaminergic cell loss when exposed to rotenone. Neurons deficient in IFN-gamma receptor, however, did not display increased resistance to death. Finally, levels of IFN-gamma message increased in microglia in response to rotenone. Together, these data suggest that IFN-gamma participates in death of dopaminergic neurons by regulating microglial activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations303
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroscienceMême sujetNeuroinflammation and Neurodegeneration MechanismsTravaux en français237 207