A Role for Platelets and Endothelial Selectins in Tumor Necrosis Factor-α–Induced Leukocyte Recruitment in the Brain Microvasculature
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms mediating leukocyte recruitment into the cerebral nervous system during inflammation are still poorly understood. The objective of this study was to investigate the leukocyte recruitment in the brain microcirculation by intravital microscopy. Superfusion of the brain with artificial cerebrospinal fluid did not induce leukocyte rolling or adhesion. However, intraperitoneal tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) caused marked leukocyte rolling and adhesion in the brain microcirculation. Histology revealed that the recruitment was primarily of neutrophils. Both E- and P-selectin were required for TNF-alpha-induced leukocyte recruitment, as rolling was reduced after treatment with either anti-E- or anti-P-selectin antibody and eliminated in E- or P-selectin-deficient mice. A significant increase in brain P- and E-selectin expression was seen after TNF-alpha treatment, but both were an order of magnitude less than in any other tissue. We observed significant platelet paving of TNF-alpha-stimulated endothelium and found that anti-platelet antibody reduced leukocyte rolling and adhesion, as did acetylsalicylic acid (aspirin). However, depletion of platelets did not reduce cerebral P-selectin expression. Moreover, chimeric mice lacking P-selectin on endothelium but not platelets had significantly decreased P-selectin expression and reduced leukocyte recruitment in the brain. This suggests a role for endothelial P-selectin in cerebral leukocyte recruitment. In conclusion, TNF-alpha-induced neutrophil recruitment into the brain requires both endothelial E-selectin and P-selectin as well as platelets, but platelet P-selectin was not a major contributor to this process.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».