mTOR inhibition as a possible pharmacological target in the management of systemic inflammatory response and associated neuroinflammation by lipopolysaccharide challenge in rats
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation plays a critical role during sepsis triggered by microglial activation. Mammalian target of rapamycin (mTOR) has gained attraction in neuroinflammation, however, the mechanism remains unclear. Our goal was to assess the effects of mTOR inhibition by rapamycin on inflammation, microglial activation, oxidative stress, and apoptosis associated with the changes in the inhibitor-κB (IκB)-α/nuclear factor-κB (NF-κB)/hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1α) pathway activity following a systemic challenge with lipopolysaccharide (LPS). Rats received saline (10 mL/kg), LPS (10 mg/kg), and (or) rapamycin (1 mg/kg) intraperitoneally. Inhibition of mTOR by rapamycin blocked phosphorylated form of ribosomal protein S6, NF-κB p65 activity by increasing degradation of IκB-α in parallel with HIF-1α expression increased by LPS in the kidney, heart, lung, and brain tissues. Rapamycin attenuated the increment in the expression of tumor necrosis factor-α and interleukin-1β, the inducible nitric oxide synthase, gp91phox, and p47phox in addition to nitrite levels elicited by LPS in tissues or sera. Concomitantly, rapamycin treatment reduced microglial activation, brain expression of caspase-3, and Bcl-2-associated X protein while it increased expression of B cell lymphoma 2 induced by LPS. Overall, this study supports the hypothesis that mTOR contributes to the detrimental effect of LPS-induced systemic inflammatory response associated with neuroinflammation via IκB-α/NF-κB/HIF-1α signaling pathway.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».