Combination of Thrombin and Matrix Metalloproteinase-9 Exacerbates Neurotoxicity in Cell Culture and Intracerebral Hemorrhage in Mice
Notice bibliographique
Résumé
The rapid loss of neurons is a major pathological outcome of intracerebral hemorrhage (ICH). Several mechanisms may produce the neurotoxicity observed in ICH, and these include proteolytic enzymes such as thrombin and matrix metalloproteinase-9 (MMP-9). We tested the hypothesis that thrombin and MMP-9 combine to injure neurons in culture and that they interact to promote the acute neurotoxicity that occurs in ICH in vivo. We report that human fetal neurons die when exposed to thrombin or MMP-9 in isolation and that a combination of these two enzymes increased neurotoxicity. The toxicity of thrombin involved protease-activated receptor-1 and the conversion of proMMP-9 to active MMP-9. In ICH, which was induced in mice by the intracerebral injection of autologous blood, significant areas of brain damage, neuronal death, microglia/macrophage activation, and neutrophil accumulation occurred by 24 h of injury. Importantly, these neuropathological features were reduced in MMP-9 null mice compared with wild-type controls, and the concordant antagonism of thrombin using hirudin also alleviated the injury found in MMP-9 null mice. Our collective results demonstrate that thrombin and MMP-9 collaborate to promote neuronal death in culture and in ICH. To improve the prognosis of ICH, the neurotoxic actions of thrombin and MMP-9 must be inhibited early and simultaneously after injury.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».