Microglia induce neurogenic protein expression in primary cortical cells by stimulating PI3K/AKT intracellular signaling in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence suggests that microglia can support neurogenesis. Little is known about the mechanisms by which microglia regulate the cortical environment and stimulate cortical neurogenesis. We used an in vitro co-culture model system to investigate the hypothesis that microglia respond to soluble signals from cortical cells, particularly following mechanical injury, to alter the cortical environment and promote cortical cell proliferation, differentiation, and survival. Analyses of cortical cell proliferation, cell death, neurogenic protein expression, and intracellular signaling were performed on uninjured and injured cortical cells in co-culture with microglial cell lines. Microglia soluble cues enhanced cortical cell viability and proliferation cortical cells. Co-culture of injured cortical cells with microglia significantly reduced cell death of cortical cells. Microglial co-culture significantly increased Nestin + and α-internexin + cortical cells. Multiplex ELISA and RT-PCR showed decreased pro-inflammatory cytokine production by microglia co-cultured with injured cortical cells. Inhibition of AKT phosphorylation in cortical cells blocked microglial-enhanced cortical cell viability and expression of neurogenic markers in vitro. This in vitro model system allows for assessment of the effect of microglial-derived soluble signals on cortical cell viability, proliferation, and stages of differentiation during homeostasis or following mechanical injury. These data suggest that microglia cells can downregulate inflammatory cytokine production following activation by mechanical injury to enhance proliferation of new cells capable of neurogenesis via activation of AKT intracellular signaling. Increasing our understanding of the mechanisms that drive microglial-enhanced cortical neurogenesis during homeostasis and following injury in vitro will provide useful information for future primary cell and in vivo studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».