Central nervous system inflammation induces muscle atrophy via activation of the hypothalamic–pituitary–adrenal axis
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle catabolism is a co-morbidity of many chronic diseases and is the result of systemic inflammation. Although direct inflammatory cytokine action on muscle promotes atrophy, nonmuscle sites of action for inflammatory mediators are less well described. We demonstrate that central nervous system (CNS)-delimited interleukin 1β (IL-1β) signaling alone can evoke a catabolic program in muscle, rapidly inducing atrophy. This effect is dependent on hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis activation, as CNS IL-1β-induced atrophy is abrogated by adrenalectomy. Furthermore, we identified a glucocorticoid-responsive gene expression pattern conserved in models of acute and chronic inflammatory muscle atrophy. In contrast with studies suggesting that the direct action of inflammatory cytokines on muscle is sufficient to induce catabolism, adrenalectomy also blocks the atrophy program in response to systemic inflammation, demonstrating that glucocorticoids are requisite for this process. Additionally, circulating levels of glucocorticoids equivalent to those produced under inflammatory conditions are sufficient to cause profound muscle wasting. Together, these data suggest that a significant component of inflammation-induced muscle catabolism occurs indirectly via a relay in the CNS.
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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) | 0,002 | 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 ».