Acute Effects of Viral Exposure on P-Glycoprotein Function in the Mouse Fetal Blood-Brain Barrier
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Viral infection during pregnancy is known to affect the fetal brain. The toll-like receptor (TLR)-3 is a pattern recognition receptor activated by viruses known to elicit adverse fetal neurological outcomes. The P-glycoprotein (P-gp) efflux transporter protects the developing fetus by limiting the transfer of substrates across both the placenta and the fetal blood-brain barrier (BBB). As such, inhibition of P-gp at these blood-barrier sites may result in increased exposure of the developing fetus to environmental toxins and xenobiotics present in the maternal circulation. We hypothesized that viral exposure during pregnancy would impair P-gp function in the placenta and in the developing BBB. Here we investigated whether the TLR-3 ligand, polyinosinic:polycytidylic acid (PolyI:C), increased accumulation of one P-gp substrate in the fetus and in the developing fetal brain. METHODS: Pregnant C57BL/6 mice (GD15.5) were injected (i.p.) with PolyI:C (5 mg/kg or 10 mg/kg) or vehicle (saline). [3H]digoxin (P-gp substrate) was injected (i.v.) 3 or 23h post-treatment and animals were euthanized 1h later. Maternal plasma, 'fetal-units' (fetal membranes, amniotic fluid and whole fetus), and fetal brains were collected. RESULTS: PolyI:C exposure (4h) significantly elevated maternal plasma IL-6 (P<0.001) and increased [3H]digoxin accumulation in the fetal brain (P<0.05). In contrast, 24h after PolyI:C exposure, no effect on IL-6 or fetal brain accumulation of P-gp substrate was observed. CONCLUSION: Viral infection modeled by PolyI:C causes acute increases in fetal brain accumulation of P-gp substrates and by doing so, may increase fetal brain exposure to xenobiotics and environmental toxins present in the maternal circulation.
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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 | 0,000 | 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 ».