The Ca<sup>2+</sup>-Activated K<sup>+</sup>Channel<i>KCNN4</i>/KCa3.1 Contributes to Microglia Activation and Nitric Oxide-Dependent Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Brain damage and disease involve activation of microglia and production of potentially neurotoxic molecules, but there are no treatments that effectively target their harmful properties. We present evidence that the small-conductance Ca2+/calmodulin-activated K+ channel KCNN4/ KCa3.1/SK4/IK1 is highly expressed in rat microglia and is a potential therapeutic target for acute brain damage. Using a Transwell cell-culture system that allows separate treatment of the microglia or neurons, we show that activated microglia killed neurons, and this was markedly reduced by treating only the microglia with a selective inhibitor of KCa3.1 channels, triarylmethane-34 (TRAM-34). To assess the role of KCa3.1 channels in microglia activation and key signaling pathways involved, we exploited several fluorescence plate-reader-based assays. KCa3.1 channels contributed to microglia activation, inducible nitric oxide synthase upregulation, production of nitric oxide and peroxynitrite, and to consequent neurotoxicity, protein tyrosine nitration, and caspase 3 activation in the target neurons. Microglia activation involved the signaling pathways p38 mitogen-activated protein kinase (MAPK) and nuclear factor kappaB (NF-kappaB), which are important for upregulation of numerous proinflammatory molecules, and the KCa3.1 channels were functionally linked to activation of p38 MAPK but not NF-kappaB. These in vitro findings translated into in vivo neuroprotection, because we found that degeneration of retinal ganglion cells after optic nerve transection was reduced by intraocular injection of TRAM-34. This study provides evidence that KCa3.1 channels constitute a therapeutic target in the CNS and that inhibiting this K+ channel might benefit acute and chronic neurodegenerative disorders that are caused by or exacerbated by inflammation.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».