Phosphoinositide-3 Kinase γ Activity Contributes to Sepsis and Organ Damage by Altering Neutrophil Recruitment
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Sepsis is a leading cause of death in the intensive care unit, characterized by a systemic inflammatory response (SIRS) and bacterial infection, which can often induce multiorgan damage and failure. Leukocyte recruitment, required to limit bacterial spread, depends on phosphoinositide-3 kinase γ (PI3Kγ) signaling in vitro; however, the role of this enzyme in polymicrobial sepsis has remained unclear. OBJECTIVES: This study aimed to determine the specific role of the kinase activity of PI3Kγ in the pathogenesis of sepsis and multiorgan damage. METHODS: PI3Kγ wild-type, knockout, and kinase-dead mice were exposed to cecal ligation and perforation-induced sepsis and assessed for survival; pulmonary, hepatic, and cardiovascular damage; coagulation derangements; systemic inflammation; bacterial spread; and neutrophil recruitment. Additionally, wild-type mice were treated either before or after the onset of sepsis with a PI3Kγ inhibitor and assessed for survival, neutrophil recruitment, and bacterial spread. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Both genetic and pharmaceutical PI3Kγ kinase inhibition significantly improved survival, reduced multiorgan damage, and limited bacterial decompartmentalization, while modestly affecting SIRS. Protection resulted from both neutrophil-independent mechanisms, involving improved cardiovascular function, and neutrophil-dependent mechanisms, through reduced susceptibility to neutrophil migration failure during severe sepsis by maintaining neutrophil surface expression of the chemokine receptor, CXCR2. Furthermore, PI3Kγ pharmacological inhibition significantly decreased mortality and improved neutrophil migration and bacterial control, even when administered during established septic shock. CONCLUSIONS: This study establishes PI3Kγ as a key molecule in the pathogenesis of septic infection and the transition from SIRS to organ damage and identifies it as a novel possible therapeutic target.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».