Memory Deficits Induced by Inflammation Are Regulated by α5-Subunit-Containing GABAA Receptors
Notice bibliographique
Résumé
Systemic inflammation causes learning and memory deficits through mechanisms that remain poorly understood. Here, we studied the pathogenesis of memory loss associated with inflammation and found that we could reverse memory deficits by pharmacologically inhibiting α5-subunit-containing γ-aminobutyric acid type A (α5GABA(A)) receptors and deleting the gene associated with the α5 subunit. Acute inflammation reduces long-term potentiation, a synaptic correlate of memory, in hippocampal slices from wild-type mice, and this reduction was reversed by inhibition of α5GABA(A) receptor function. A tonic inhibitory current generated by α5GABA(A) receptors in hippocampal neurons was increased by the key proinflammatory cytokine interleukin-1β through a p38 mitogen-activated protein kinase signaling pathway. Interleukin-1β also increased the surface expression of α5GABA(A) receptors in the hippocampus. Collectively, these results show that α5GABA(A) receptor activity increases during inflammation and that this increase is critical for inflammation-induced memory deficits.
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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) | 0,001 | 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 ».