Expression of inflammatory cytokines following acute spinal cord injury in a rodent model
Notice bibliographique
Résumé
Many therapies that have been developed for acute spinal cord injury (SCI) either influence or are influenced by posttraumatic inflammation. Many such therapies have reportedly produced promising neurologic benefits in animal models of SCI, but demonstrating convincing efficacy in human clinical trials has remained elusive. This discrepancy may be related in part to differences in the inflammatory response to SCI between human patients and the widely studied rodent models. Our objectives were, therefore, to establish the time course of inflammatory cytokine release in the spinal cord of rats after a thoracic contusion, to determine whether the cytokine release was injury dependent, and to correlate these findings with those that we have recently reported for the cerebrospinal fluid (CSF) of human SCI patients. After rodent SCI, GRO (the rat equivalent of IL-8), IL-6, IL-1α, IL-1β, IL-13, MCP-1, MIP1α, RANTES, and TNFα were elevated within the spinal cord, whereas IL-12p70 was decreased. In human SCI, IL-6, IL-8, and MCP-1 were also elevated within the cerebrospinal fluid but at later times than those observed in the rodent spinal cord. IL-6, IL-8, and MCP-1 were released in an injury-dependent manner in both the rodent model of SCI and the human condition. In this regard, similar patterns of expression were observed for a number of inflammatory cytokines after SCI in rodent spinal cords and in human CSF. Such proteins may therefore have potential utility as biomarkers and surrogate outcome measures for evaluating biological response to therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».