Milk fat globule epidermal growth factor-8 limits tissue damage through inflammasome modulation during renal injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mediators released by apoptotic renal resident cells play a crucial role in modification of the inflammatory microenvironment. We have demonstrated that milk fat globule epidermal growth factor 8 (MFG-E8) is released by apoptotic cells, which results in reduced proinflammatory cytokine production by macrophages. The present study was designed to study the role of MFG-E8 on the modulation of tissue damage and macrophage phenotype in a renal inflammatory model, unilateral ureteral obstruction (UUO). C57BL/6 WT or MFG-E8 KO mice underwent ureteral ligation for 3, 7, and 14 d to evaluate renal injury. MFG-E8 (30 µg/kg) or vehicle was also administered i.p. MFG-E8 administration reduced kidney damage and fibrosis compared with control, whereas its absence in MFG-E8 KO mice was associated with more severe disease. Moreover, MFG-E8 administration was associated with decreased inflammasome activation in the kidney. Furthermore, adoptive transfer of MFG-E8–stimulated macrophages reduced activation of inflammasome and tissue damage. In all cases, both the systemic administration of MFG-E8 and MFG-E8–treated macrophages promoted accumulation of anti-inflammatory CD206+ macrophages. We propose that the protective role of MFG-E8 is mediated through anti-inflammatory macrophage reprogramming which results in decreased inflammasome activation, preventing severe tissue damage. These data provide valuable insight for identification of MFG-E8 as a novel target in modulation of inflammatory diseases.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».