75 Inhibition of GRK2 Suppressed TNFα-Induced Inflammatory Signaling and Pro-Fibrotic Factor in Cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
TNFα is significantly elevated in burned patients and plays a role in the pathogenesis of cardiac dysfunction. In addition, increased G protein-coupled receptor kinase 2 (GRK2) modulates cardiac dysfunction. Therefore inhibition of GRK2 and TNFα signaling may be a viable option for burn induced cardiac dysfunction. However, the relationship between the two pathways has not been elucidated. In the present study, we explored the effect of GRK2 inhibitor (GRK2-I) on TNFα-induced pro-inflammatory and pro-fibrotic signaling in cardiomyocytes. H9c2 cardiomyocytes were exposed to TNFα and were treated with or without GRK2-I. Cellular proteins were analyzed with Western blot and immunofluorescence assay. TNFα treatments dramatically increased pro-inflammatory cytokine MCP1, which plays a major role in myocarditis and ischemia/reperfusion injury in cardiomyocytes. Pre-treatment with GRK2-I inhibited TNFα-induced MCP-1 secretion in dose-dependent fashion. Simultaneously, GRK2-I suppressed TNFα-induced NF-κB activation as evidenced by blocking NF-κB p65 nuclear translocation and inhibiting TNFα-stimulated IκBα phosphorylation and degradation. NF-κB chemical inhibitors abrogated TNFα-induced MCP-1 secretion in H9c2 cells. Our data demonstrated that GRK2-I significantly decreased endogenous and inflammatory stimulator-induced fibronectin expression in H9c2 cells. GRK2-I inhibited TNFα-induced inflammation through the NF-κB pathway and attenuated the expression of pro-fibrosis protein fibronectin. GRK2-I may represent a promising cardio-protective agent for burn patients.
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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) | 0,002 | 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 ».