Microglial Kv1.3 Channels and P2Y12 Receptors Differentially Regulate Cytokine and Chemokine Release from Brain Slices of Young Adult and Aged Mice
Notice bibliographique
Résumé
Brain tissue damage following stroke or traumatic brain injury is accompanied by neuroinflammatory processes, while microglia play a central role in causing and regulating neuroinflammation via production of proinflammatory substances, including cytokines and chemokines. Here, we used brain slices, an established in situ brain injury model, from young adult and aged mice to investigate cytokine and chemokine production with particular focus on the role of microglia. Twenty four hours after slice preparation, higher concentrations of proinflammatory cytokines, i.e. TNF-α and IL-6, and chemokines, i.e. CCL2 and CXCL1, were released from brain slices of aged mice than from slices of young adult mice. However, maximal microglial stimulation with LPS for 24 h did not reveal age-dependent differences in the amounts of released cytokines and chemokines. Mechanisms underlying microglial cytokine and chemokine production appear to be similar in young adult and aged mice. Inhibition of microglial Kv1.3 channels with margatoxin reduced release of IL-6, but not release of CCL2 and CXCL1. In contrast, blockade of microglial P2Y12 receptors with PSB0739 inhibited release of CCL2 and CXCL1, whereas release of IL-6 remained unaffected. Cytokine and chemokine production was not reduced by inhibitors of Kir2.1 K+ channels or adenosine receptors. In summary, our data suggest that brain tissue damage-induced production of cytokines and chemokines is age-dependent, and differentially regulated by microglial Kv1.3 channels and P2Y12 receptors.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».