The Prostanoid 15-Deoxy-Δ12,14-Prostaglandin-J2 Reduces Lung Inflammation and Protects Mice Against Lethal Influenza Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing evidence indicates that influenza pathogenicity relates to altered immune responses and hypercytokinemia. Therefore, dampening the excessive inflammatory response induced after infection might reduce influenza morbidity and mortality. METHODS: Considering this, we investigated the effect of the anti-inflammatory molecule 15-deoxy-Δ(12,14)-prostaglandin J(2) (15d-PGJ(2)) in a mouse model of lethal influenza infection. RESULTS: Administration of 15d-PGJ(2) on day 1 after infection, but not on day 0, protected 79% of mice against lethal influenza infection. In addition, this treatment considerably reduced the morbidity associated with severe influenza infection. Our results also showed that treatment with 15d-PGJ(2) decreased influenza-induced lung inflammation, as shown by the diminished gene expression of several proinflammatory cytokines and chemokines. Unexpectedly, 15d-PGJ(2) also markedly reduced the viral load in the lungs of infected mice. This could be attributed to maintained type I interferon gene expression levels after treatment. Interestingly, pretreatment of mice with a peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) antagonist before 15d-PGJ(2) administration completely abrogated its protective effect against influenza infection. CONCLUSIONS: Our results demonstrate for the first time that treatment of mice with 15d-PGJ(2) reduces influenza morbidity and mortality through activation of the PPARγ pathway. PPARγ agonists could thus represent a potential therapeutic avenue for influenza infections.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».