Microglial Function during Glucose Deprivation: Inflammatory and Neuropsychiatric Implications
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is increasingly recognized as a contributor to the pathophysiology of neuropsychiatric disorders, including depression, anxiety disorders and autism, though the factors leading to contextually inappropriate or sustained inflammation in pathological conditions are yet to be elucidated. Microglia, as the key mediators of inflammation in the CNS, serve as likely candidates in initiating pathological inflammation and as an ideal point of therapeutic intervention. Glucose deprivation, as a component of the pathophysiology of ischemia or occurring transiently in diabetes, may serve to modify microglial function contributing to inflammatory injury. To this end, primary microglia were cultured from postnatal rat brain and subject to glucose deprivation in vitro. Microglia were characterized for their proliferation, phagocytic function and secretion of inflammatory factors, and tested for their capacity to respond to a potent inflammatory stimulus. In the absence of glucose, microglia remained capable of proliferation, phagocytosis and inflammatory activation and showed increased release of inflammatory factors after presentation of an inflammatory stimulus. Glucose-deprived microglia demonstrated increased phagocytic activity and decreased accumulation of lipids in lipid droplets over a 48-h timecourse, suggesting they may use scavenged lipids as a key alternate energy source during metabolic stress. In the present manuscript, we present novel findings that glucose deprivation may sensitize microglial release of inflammatory mediators and prime microglial functions for both survival and inflammatory roles, which may contribute to psychiatric comorbidities of ischemia, diabetes and/or metabolic disorder.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».