Increasing phagocytosis of microglia through targeting CD33 with liposomes displaying glycan ligands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CD33 is an immunomodulatory receptor expressed on microglia and genetically linked to Alzheimer’s disease (AD) susceptibility. While antibodies targeting CD33 have entered clinical trials to treat neurodegeneration, it is unknown whether the glycan-binding properties of CD33 can be exploited to modulate microglia. Here, we use liposomes that multivalently display glycan ligands of CD33 (CD33L liposomes) to engage CD33. We find that CD33L liposomes increase phagocytosis of cultured monocytic cells and microglia in a CD33-dependent manner. Enhanced phagocytosis strongly correlates with loss of CD33 from the cell surface and internalization of liposomes. Increased phagocytosis by treatment with CD33L liposomes is dependent on a key intracellular signaling motif on CD33 as well as the glycan-binding ability of CD33. These effects are specific to trans engagement of CD33 by CD33L liposomes, as cis engagement through insertion of lipid-linked CD33L into cells produces the opposite effect on phagocytosis. Moreover, intracerebroventricular injection of CD33L liposomes in mice enhances phagocytosis of microglia in a CD33-dependent manner. These results demonstrate that multivalent engagement of CD33 with glycan ligands can modulate microglial cell function.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».