Hyporesponsiveness to the anti-inflammatory action of interleukin-10 in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Chronic low-grade inflammation contributes to the pathology and complications of type 2 diabetes (T2D). Interleukin-10 (IL10), an anti-inflammatory cytokine, is suggested to play a protective role in T2D. However, the impact of T2D on IL10 function has not been previously assessed. We examined the ability of IL10 to inhibit inflammation in human T2D immune cells and explored underlying mechanisms using macrophage models. IL10 was less effective at inhibiting tumour necrosis factor (TNF)-α secretion in T2D whole blood cultures, which was not explained by altered IL10 receptor surface expression. These findings were observed in macrophages exposed to high glucose, which demonstrated similar IL10 resistance or hyporesponsiveness. These findings were also not explained by changes in IL10 receptor protein or other downstream signaling proteins. High glucose was also shown to impair the ability of IL10 to activate STAT3, a downstream signaling protein of IL10. Treatment with the SHIP1 agonist, AQX-MN100, reversed IL10 hyporesponsiveness in macrophages cultured in high glucose and showed equal effectiveness at different glucose conditions. This data supports the idea that IL10 hyporesponsiveness may contribute to chronic inflammation in T2D. These novel findings suggest that strategies aimed to overcome IL10 hyporesponsiveness may hold therapeutic potential for reducing inflammation in T2D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».