Iron Chelation in Murine Models of Systemic Inflammation Induced by Gram-Positive and Gram-Negative Toxins
Notice bibliographique
Résumé
Iron is an essential element for various physiological processes, but its levels must remain tightly regulated to avoid cellular damage. Similarly, iron plays a dual role in systemic inflammation, such as with sepsis. Leukocytes utilize iron to produce reactive oxygen species (ROS) to kill bacteria, but pathologically increased iron-catalyzed ROS production in sepsis can lead to damage of host cells, multi-organ failure and death. Temporary reduction in bioavailable iron represents a potential therapeutic target in sepsis. This study investigates the effect of the novel iron chelator, DIBI, in murine models of systemic (hyper-)inflammation: C57BL/6 mice were challenged with toxins from Gram-positive (Staphylococcus aureus: lipoteichoic acid, peptidoglycan) and Gram-negative bacteria (Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae: lipopolysaccharide). Intravital microscopy (IVM) was performed to assess immune cell activation and its impact on microvascular blood flow in vivo in the microcirculation of the gut. Plasma inflammatory mediators were measured via multiplex assay, and morphologic change in intestinal tissue was evaluated. DIBI treatment decreased leukocyte (hyper-)activation induced by Gram-positive and Gram-negative toxins. In some cases, it preserved capillary perfusion, reduced plasma inflammatory markers and attenuated tissue damage. These findings support the utility of DIBI as a novel treatment for systemic inflammation, e.g., sepsis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».