Prevention of LPS-Induced Microglia Activation, Cytokine Production and Sickness Behavior with TLR4 Receptor Interfering Peptides
Notice bibliographique
Résumé
The innate immune receptor Toll-like 4 (TLR4) is the receptor activated by lipopolysaccharide (LPS), and TLR4-LPS interaction is well known to induce an innate immune response, triggering sickness behavior. Within the brain, TLR4 is highly expressed in brain microglia, and excessive inflammation resulting from activation of this pathway in the brain has been implicated in depressive disorders and neurodegenerative pathologies. We hypothesized that blocking LPS-induced activation of TLR4 would prevent downstream immune signaling in the brain and suppress the induction of sickness behavior. We used interfering peptides to block TLR4 activation and confirmed their efficacy in preventing second messenger activation and cytokine production normally induced by LPS treatment. Further, these peptides blocked morphological changes in microglia that are typically induced by LPS. We also demonstrated that intraperitoneal (i.p.) injection of Tat-TLR4 interfering peptides prevented LPS-induced sickness behavior, as assessed in home cage behavior and with the intracranial self-stimulation paradigm. These newly synthesised peptides inhibit TLR4 signaling thereby preventing changes in behavior and motivation caused by inflammatory stimuli. These peptides highlight the roll of TLR4 and microglia morphology changes in sickness behavior, and thus may be of therapeutic value in limiting the deleterious impact of excessive inflammation in specific CNS pathologies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».