Tofacitinib Ameliorates Retinal Vascular Leakage in a Murine Model of Diabetic Retinopathy with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
We have previously reported that inhibition of the Janus kinase 1 (JAK1) signaling ameliorates IL-17A-mediated blood-retinal barrier (BRB) dysfunction. Higher levels of IL-17A have been observed in the blood and intraocular fluids in patients with diabetic retinopathy (DR), in particular those with diabetic macular oedema. This study aimed to understand whether JAK1 inhibition could prevent BRB dysfunction in db/db mice, a model of type 2 diabetes (T2D). An in vitro study showed that high glucose treatment disrupted the junctional distribution of claudin-5 in bEnd3 cells and ZO-1 in ARPE19 cells and that tofacitinib citrate treatment prevented high glucose-mediated tight junction disruption. Albumin leakage, accompanied by increased levels of the phosphorylated form of JAK1 (pJAK1), was observed in three-month-old db/db mice. Treatment of two-and-a-half-month-old db/db mice with tofacitinib citrate for two weeks significantly reduced retinal albumin leakage and reduced pJAK1 expression. pJAK1 expression was also detected in human DR retina. Our results suggest that JAK1 inhibition can ameliorate BRB dysfunction in T2D, and JAK1 inhibitors such as tofacitinib citrate may be re-purposed for the management of diabetic macular oedema.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».