Inhibition of TLR4 signaling protects mice from sensory and motor dysfunction in an animal model of autoimmune peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While the etiology remains elusive, macrophages and T cells in peripheral nerves are considered as effector cells mediating autoimmune peripheral neuropathy (APN), such as Guillain-Barre syndrome. By recognizing both pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) and damage-associated molecular patterns (DAMPs) signals, TLRs play a central role in the initiation of both innate and adaptive immune responses. In this study, we aimed to understand the involvement of TLR4 in the pathogenesis of APN and explore the potential of TLR4 as a drug target for therapeutic use. Methods APN was induced by a partial ligation on one of the sciatic nerves in B7.2 (L31) transgenic mice which possess a predisposed inflammatory background. APN pathology and neurological function were evaluated on the other non-injured sciatic nerve. Results TLR4 and its endogenous ligand HMGB1 were highly expressed in L31 mice, in circulating immune cells and in peripheral nerves. Enhanced TLR4 signaling was blocked with TAK 242, a selective TLR4 inhibitor, before and after disease onset. Intraperitoneal administration of TAK 242 not only inhibited monocyte, macrophage and CD8 + T cell activation, but also reduced the release of pro-inflammatory cytokines. TAK 242 protected mice from severe myelin and axonal loss, resulting in a remarkable improvement in mouse motor and sensory functions. TAK 242 was effective in alleviating the disease in both preventive and reversal paradigms. Conclusion The study identified the critical contribution of TLR4-mediated macrophage activation in disease course and provided strong evidence to support TLR4 as a useful drug target for treating inflammatory autoimmune neuropathy.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».