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Enregistrement W2912778251 · doi:10.1038/s41419-018-1294-2

Inflammation-induced endothelial to mesenchymal transition promotes brain endothelial cell dysfunction and occurs during multiple sclerosis pathophysiology

2019· article· en· W2912778251 sur OpenAlexafffund
Claudio Derada Troletti, Ruud D. Fontijn, Elizabeth Gowing, Marc Charabati, Bert van het Hof, Imad Didouh, Susanne M. A. van der Pol, Dirk Geerts, Alexandre Prat, Jack van Horssen, Gijs Kooij, Helga E. de Vries

Notice bibliographique

RevueCell Death and Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeUniversité de MontréalUniversité Paris DescartesVrije Universiteit AmsterdamEuropean CommissionAmsterdam NeuroscienceAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésDownregulation and upregulationSNAI1InflammationMesenchymal stem cellBiologyEndothelial stem cellMultiple sclerosisCell biologyEndothelial dysfunctionBlood–brain barrierNeuroscienceNeuroprotectionPathophysiologyEpithelial–mesenchymal transitionImmunologyCentral nervous systemEndocrinologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The blood-brain barrier (BBB) has a major role in maintaining brain homeostasis through the specialized function of brain endothelial cells (BECs). Inflammation of the BECs and loss of their neuroprotective properties is associated with several neurological disorders, including the chronic neuro-inflammatory disorder multiple sclerosis (MS). Yet, the underlying mechanisms of a defective BBB in MS remain largely unknown. Endothelial to mesenchymal transition (EndoMT) is a pathophysiological process in which endothelial cells lose their specialized function and de-differentiate into mesenchymal cells. This transition is characterized by an increase in EndoMT-related transcription factors (TFs), a downregulation of brain endothelial markers, and an upregulation of mesenchymal markers accompanied by morphological changes associated with cytoskeleton reorganization. Here, we postulate that EndoMT drives BEC de-differentiation, mediates inflammation-induced human BECs dysfunction, and may play a role in MS pathophysiology. We provide evidence that stimulation of human BECs with transforming growth factor (TGF)-β1 and interleukin (IL)-1β promotes EndoMT, a process in which the TF SNAI1, a master regulator of EndoMT, plays a crucial role. We demonstrate the involvement of TGF-β activated kinase 1 (TAK1) in EndoMT induction in BECs. Finally, immunohistochemical analysis revealed EndoMT-associated alterations in the brain vasculature of human post-mortem MS brain tissues. Taken together, our novel findings provide a better understanding of the molecular mechanisms underlying BECs dysfunction during MS pathology and can be used to develop new potential therapeutic strategies to restore BBB function.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations98
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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