MicroRNA-223 protects neurons from degeneration in Experimental Autoimmune Encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease characterized by demyelination and neurodegeneration in the brain, spinal cord and optic nerve. Neuronal degeneration and death underlie progressive forms of MS and cognitive dysfunction. Neuronal damage is triggered by numerous harmful factors in the brain that engage diverse signalling cascades in neurons thus therapeutic approaches to protect neurons will need to focus on agents that can target broad biological processes. To target the broad spectrum of signaling events that mediate neurodegeneration in MS we have focused on non-coding small microRNAs (miRNAs). microRNAs are epigenetic regulators of protein expression, targeting messenger RNAs (mRNAs) and inhibiting their translation. Dysregulation of miRNAs has been described in many neurodegenerative diseases including MS. In this study we identified two miRNAs, miR-223-3p and miR-27a-3p, that were upregulated in neurons in the experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) mouse model of CNS inflammation and in active MS lesions. Overexpression of miR-27a-3p or miR-223-3p protected dissociated cortical neurons from degeneration in response to peripheral blood mononuclear cell conditioned media (PBMC-CM). Introduction of miR-223-3p in vivo in mouse retinal ganglion cells (RGCs) protected RGC axons from degeneration in the EAE model. By in silico analysis we found that mRNAs in the glutamate receptor (GluR) pathway are enriched in miR-27a-3p and miR-223-3p targets. Antagonism of the GluR pathway protected neurons from PBMC-CM-dependent degeneration. Our results suggest that miR-223-3p and miR-27a-3p are upregulated in response to inflammation to mediate a compensatory neuroprotective gene expression program that desensitizes neurons to glutamate by downregulating mRNAs involved in GluR signalling.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».