IL-6 Signal From the Bone Marrow is Required for the Browning of White Adipose Tissue Post Burn Injury
Notice bibliographique
Résumé
The hypermetabolic stress response after burn contributes to multi-organ failure, sepsis, morbidity, and mortality. The cytokine interleukin 6 (IL-6) has been hypothesized to mediate not only white adipose tissue (WAT) browning in burns, but also other hypermetabolic conditions. In addition to its inflammatory effects, IL-6 also acts as a metabolic mediator that affects metabolic tissues. Therefore, we sought to uncover the origin of circulating IL-6 post burn injury that regulates WAT browning. WAT and sera samples were collected from both adult burn patients admitted to the Ross Tilley Burn Centre at Sunnybrook Hospital and mice subjected to a burn injury. Collected tissues were analyzed for browning markers and metabolic state via histology, gene expression, and resting energy expenditure. Increased WAT browning was observed in burn patients as well as mice subjected to burn injury. Circulating IL-6 levels were significantly elevated post burn injury in mice (<0.05) and in burn patients (<0.05), the latter of which was positively correlated with elevated REE. Genetic loss of whole body IL-6 in mice prevented burn-induced WAT browning. Transplanting IL-6 knockout (KO) mice with bone marrow (BM) from wild-type (WT) mice, recovered the browning phenotype in these mice, as evaluated by increased uncoupling protein 1 (UCP1) expression (<0.05). Conversely, transplanting irradiated WT mice with BM from IL-6 KO mice impaired burn induced browning with no significant expression of UCP1. Together, our findings implicate BM derived IL-6 as the source controlling browning of WAT post burn injury. Thus, targeting IL-6 is a promising target for hypermetabolism in burns.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».