Voluntary running exercise protects against sepsis-induced early inflammatory and pro-coagulant responses in aged mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite many animal studies and clinical trials, mortality in sepsis remains high. This may be due to the fact that most experimental studies of sepsis employ young animals, whereas the majority of septic patients are elderly (60 - 70 years). The objective of the present study was to examine the sepsis-induced inflammatory and pro-coagulant responses in aged mice. Since running exercise protects against a variety of diseases, we also examined the effect of voluntary running on septic responses in aged mice. METHODS: Male C57BL/6 mice were housed in our institute from 2-3 to 22 months (an age mimicking that of the elderly). Mice were prevented from becoming obese by food restriction (given 70-90% of ad libitum consumption amount). Between 20 and 22 months, a subgroup of mice ran voluntarily on wheels, alternating 1-3 days of running with 1-2 days of rest. At 22 months, mice were intraperitoneally injected with sterile saline (control) or 3.75 g/kg fecal slurry (septic). At 7 h post injection, we examined (1) neutrophil influx in the lung and liver by measuring myeloperoxidase and/or neutrophil elastase in the tissue homogenates by spectrophotometry, (2) interleukin 6 (IL6) and KC in the lung lavage by ELISA, (3) pulmonary surfactant function by measuring percentage of large aggregates, (4) capillary plugging (pro-coagulant response) in skeletal muscle by intravital microscopy, (5) endothelial nitric oxide synthase (eNOS) protein in skeletal muscle (eNOS-derived NO is putative inhibitor of capillary plugging) by immunoblotting, and (6) systemic blood platelet counts by hemocytometry. RESULTS: Sepsis caused high levels of pulmonary myeloperoxidase, elastase, IL6, KC, liver myeloperoxidase, and capillary plugging. Sepsis also caused low levels of surfactant function and platelet counts. Running exercise increased eNOS protein and attenuated the septic responses. CONCLUSIONS: Voluntary running protects against exacerbated sepsis-induced inflammatory and pro-coagulant responses in aged mice. Protection against pro-coagulant responses may involve eNOS upregulation. The present discovery in aged mice calls for clinical investigation into potential beneficial effects of exercise on septic outcomes in the elderly.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».