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Enregistrement W2784475899 · doi:10.1523/jneurosci.2341-17.2018

Deficient Surveillance and Phagocytic Activity of Myeloid Cells Within Demyelinated Lesions in Aging Mice Visualized by<i>Ex Vivo</i>Live Multiphoton Imaging

2018· article· en· W2784475899 sur OpenAlexafffund
Khalil S. Rawji, Janson Kappen, Weiwen Tang, Wulin Teo, Jason R. Plemel, Peter K. Stys, V. Wee Yong

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Health SolutionsMultiple Sclerosis Society of CanadaMultiple Sclerosis SocietyCanadian Institutes of Health ResearchMultiple Sclerosis Scientific Research FoundationAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésEx vivoMyeloid cellsMyeloidIn vivoPathologyBiologyCell biologyChemistryImmunologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging impairs regenerative processes including remyelination, the synthesis of a new myelin sheath. Microglia and other infiltrating myeloid cells such as macrophages are essential for remyelination through mechanisms that include the clearance of inhibitory molecules within the lesion. Prior studies have shown that the quantity of myeloid cells and the clearance of inhibitory myelin debris are deficient in aging, contributing to the decline in remyelination efficiency with senescence. It is unknown, however, whether the impaired clearance of debris is simply the result of the reduced number of phagocytes or if the dynamic activity of myeloid cells within the demyelinating plaque also declines with aging and this question is relevant to the proper design of therapeutics to mobilize myeloid cells for repair. Herein, we describe a high-resolution multiphotonex vivolive imaging protocol that visualizes individual myelinated/demyelinated axons and lipid-containing myeloid cells to investigate the demyelinated lesion of aging female mice. We found that aging lesions have fewer myeloid cells and that these have reduced phagocytosis of myelin. Although the myeloid cells are actively migratory within the lesion of young mice and have protrusions that seem to survey the environment, this motility and surveillance is significantly reduced in aging mice. Our results emphasize the necessity of not only increasing the number of phagocytes, but also enhancing their activity once they are within demyelinated lesions. The high-resolution live imaging of demyelinated lesions can serve as a platform with which to discover pharmacological agents that rejuvenate intralesional remodeling that promotes the repair of plaques. SIGNIFICANCE STATEMENTThe repair of myelin after injury depends on myeloid cells that clear debris and release growth factors. As organisms age, remyelination becomes less efficient correspondent with fewer myeloid cells that populate the lesions. It is unknown whether the dynamic activity of cells within lesions is also altered with age. Herein, using high-resolution multiphotonex vivolive imaging with several novel features, we report that myeloid cells within demyelinated lesions of aging mice have reduced motility, surveillance, and phagocytic activity, suggesting an intralesional impairment that may contribute to the age-related decline in remyelination efficiency. Medications to stimulate deficient aging myeloid cells should not only increase their representation, but also enter into lesions to stimulate their activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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