MicroRNA-223 protects neurons from degeneration in experimental autoimmune encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis is a chronic inflammatory, demyelinating, and neurodegenerative disease affecting the brain, spinal cord and optic nerves. Neuronal damage is triggered by various harmful factors that engage diverse signalling cascades in neurons; thus, therapeutic approaches to protect neurons will need to focus on agents that can target multiple biological processes. We have therefore focused our attention on microRNAs: small non-coding RNAs that primarily function as post-transcriptional regulators that target messenger RNAs and repress their translation into proteins. A single microRNA can target many functionally related messenger RNAs making microRNAs powerful epigenetic regulators. Dysregulation of microRNAs has been described in many neurodegenerative diseases including multiple sclerosis. Here, we report that two microRNAs, miR-223-3p and miR-27a-3p, are upregulated in neurons in the experimental autoimmune encephalomyelitis mouse model of CNS inflammation and in grey matter-containing multiple sclerosis lesions. Prior work has shown peripheral blood mononuclear cell conditioned media causes sublethal degeneration of neurons in culture. We find overexpression of miR-27a-3p or miR-223-3p protects dissociated cortical neurons from condition media mediated degeneration. Introduction of miR-223-3p in vivo in mouse retinal ganglion cells protects their axons from degeneration in experimental autoimmune encephalomyelitis. In silico analysis revealed that messenger RNAs involved in glutamate receptor signalling are enriched as miR-27a-3p and miR-223-3p targets. We observe that antagonism of NMDA and AMPA type glutamate receptors protects neurons from condition media 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 targeting messenger RNAs involved in glutamate receptor signalling.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».