Microbiota and Xenobiotics Reveal Links between Myopathy, Inflammaging and Glycolytic Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Environmental cues influence the risk and severity of myopathy and sarcopenia. Increased inflammation during ageing (i.e. inflammaging) has been proposed as a contributor sarcopenia. The source of age‐related inflammation is ill‐defined. Xenobiotics, including therapeutic drugs, can also promote inflammation that contributes to myopathy. However, the participatory immune components that link either of these stressors to functional decline in skeletal muscle are unknown. The intestinal microbiota has emerged as an environmental factor that can alter xenobiotic metabolism, inflammation and host metabolism. We sought to define aspects of the microbiota and specific innate immune components that connect triggers of inflammation during ageing or xenobiotic exposure. We used statins as a xenobiotic given well documented statin myopathy. Despite the widespread anti‐inflammatory effects, statins actually increase a very specific immune response that is propagated by an inflammasome that acts as a metabolic danger sensor. Statins activate the NOD‐like receptor family, pryin domain containing 3 (NLRP3) inflammasome. In order to implicate the microbiota, we used aged germ free mice and mice lacking bacterial cell wall sensors to test how the entire microbiota alters sarcopenia. We hypothesized that NLRP3‐null mice would be protected from statin‐induced myopathy and sarcopenia compared to wild type (WT) mice. We hypothesized that germ free mice (devoid of any bacteria) and Nod1‐null would be partially protected from age‐related inflammation and sarcopenia. We found that NLRP3‐null mice had an attenuation of statin myopathy and sarcopenic indicators compared to WT mice. A common mechanism between sarcopenia and statin myopathy was lower glycolysis in muscle cells. Further, specific bacterial ligands such as lipopolysaccharide exposure magnified statin myopathy. However, we found that germ free mice had worse indicators of sarcopenia compared to conventional mice. We found that Nod1‐null mice had worse indicators of sarcopenia compared to WT mice. Our results show that xenobiotics and aging alter glycolytic metabolism, which is a common mechanism linking inflammasome responses to myopathy from various stressors. Specific bacterial components play a role in augmenting statin‐induced myopathy via the NLRP3 inflammasome. However, the totality of the bacterial community and bacterial cell wall sensing actually protects against sarcopenia. Support or Funding Information Funded by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) and the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».