Mesenchymal stromal/stem cells modulate response to experimental sepsis-induced lung injury via regulation of miR-27a-5p in recipient mice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mesenchymal stromal cell (MSC) therapy mitigates lung injury and improves survival in murine models of sepsis. Precise mechanisms of therapeutic benefit remain poorly understood. OBJECTIVES: To identify host-derived regulatory elements that may contribute to the therapeutic effects of MSCs, we profiled the microRNAome (miRNAome) and transcriptome of lungs from mice randomised to experimental polymicrobial sepsis-induced lung injury treated with either placebo or MSCs. METHODS AND RESULTS: A total of 11 997 genes and 357 microRNAs (miRNAs) expressed in lungs were used to generate a statistical estimate of association between miRNAs and their putative mRNA targets; 1395 miRNA:mRNA significant association pairs were found to be differentially expressed (false discovery rate ≤0.05). MSC administration resulted in the downregulation of miR-27a-5p and upregulation of its putative target gene VAV3 (adjusted p=1.272E-161) in septic lungs. In human pulmonary microvascular endothelial cells, miR-27a-5p expression levels were increased while VAV3 was decreased following lipopolysaccharide (LPS) or tumour necrosis factor (TNF) stimulation. Transfection of miR-27a-5p mimic or inhibitor resulted in increased or decreased VAV3 message, respectively. Luciferase reporter assay demonstrated specific binding of miR-27a-5p to the 3'UTR of VAV3. miR27a-5p inhibition mitigated TNF-induced (1) delayed wound closure, increased (2) adhesion and (3) transendothelial migration but did not alter permeability. In vivo, cell infiltration was attenuated by intratracheal coinstillation of the miR-27a-5p inhibitor, but this did not protect against endotoxin-induced oedema formation. CONCLUSIONS: Our data support involvement of miR-27a-5p and VAV3 in cellular adhesion and infiltration during acute lung injury and a potential role for miR-27a-based therapeutics for acute respiratory distress syndrome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».