Neutral sphingomyelinase activation precedes NADPH oxidase‐dependent damage in neurons exposed to the proinflammatory cytokine tumor necrosis factor‐α
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation accompanied by severe oxidative stress plays a vital role in the orchestration and progression of neurodegeneration prevalent in chronic and acute central nervous system pathologies as well as in aging. The proinflammatory cytokine tumor necrosis factor-α (TNFα) elicits the formation of the bioactive ceramide by stimulating the hydrolysis of the membrane lipid sphingomyelin by sphingomyelinase activities. Ceramide stimulates the formation of reactive oxygen species (ROS) and apoptotic mechanisms in both neurons and nonneuronal cells, establishing a link between sphingolipid metabolism and oxidative stress. We demonstrated in SH-SY5Y human neuroblastoma cells and primary cortical neurons that TNFα is a potent stimulator of Mg(2+) -dependent neutral sphingomyelinase (Mg(2+) -nSMase) activity, and sphingomyelin hydrolysis, rather than de novo synthesis, was the predominant source of ceramide increases. Mg(2+) -nSMase activity preceded an accumulation of ROS by a neuronal NADPH oxidase (NOX). Notably, TNFα provoked an NOX-dependent oxidative damage to sphingosine kinase-1, which generates sphingosine-1-phosphate, a ceramide metabolite associated with neurite outgrowth. Indeed, ceramide and ROS inhibited neurite outgrowth of dorsal root ganglion neurons by disrupting growth cone motility. Blunting ceramide and ROS formation both rescued sphingosine kinase-1 activity and neurite outgrowth. Our studies suggest that TNFα-mediated activation of Mg(2+) -nSMase and NOX in neuronal cells not only produced the neurotoxic intermediates ceramide and ROS but also directly antagonized neuronal survival mechanisms, thus accelerating neurodegeneration.
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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 ».