Sphingosin-1-phosphate Receptor 1: a Potential Target to Inhibit Neuroinflammation and Restore the Sphingosin-1-phosphate Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence suggests that an extreme shift may occur in sphingosine metabolism in neuroinflammatory contexts. Sphingosine 1-phosphate (S1P)-metabolizing enzymes (SMEs) regulate the level of S1P. We recently found that FTY720, a S1P analogue, and SEW2871, a selective S1P receptor 1 (S1P1) agonist, provide protection against neural damage and memory deficit in amyloid beta (Aβ)-injected animals. This study aimed to evaluate the effects of these two analogues on the expression of SMEs as well as their anti-inflammatory roles. METHODS: Rats were treated with intracerebral lipopolysaccharide (LPS) or Aβ. Memory impairment was assessed by Morris water maze and the effects of drugs on SMEs as well as inflammatory markers, TNF- α and COX-II, were determined by immunoblotting. RESULTS: Aβ and LPS differentially altered the expression profile of SMEs. In Aβ-injected animals, FTY720 and SEW2871 treatments exerted anti-inflammatory effects and restored the expression profile of SMEs, in parallel to our previous findings. In LPS animals however, in spite of anti-inflammatory effects of the two analogues, only FTY720 restored the levels of SMEs and prevented memory deficit. CONCLUSION: The observed ameliorating effects of FTY720 and SEW7821 can be partly attributed to the interruption of the vicious cycle of abnormal S1P metabolism and neuro-inflammation. The close imitation of the FTY720 effects by SW2871 in Aβ-induced neuro-inflammation may highlight the attractive role of S1P1 as a potential target to restore S1P metabolism and inhibit inflammatory processes.
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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) | 0,002 | 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 ».