TLR4 is a regulator of trained immunity in a murine model of Duchenne muscular dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulation of the balance between pro-inflammatory and anti-inflammatory macrophages has a key function in the pathogenesis of Duchenne muscular dystrophy (DMD), a fatal genetic disease. We postulate that an evolutionarily ancient protective mechanism against infection, known as trained immunity, drives pathological inflammation in DMD. Here we show that bone marrow-derived macrophages from a murine model of DMD (mdx) exhibit cardinal features of trained immunity, consisting of transcriptional hyperresponsiveness associated with metabolic and epigenetic remodeling. The hyperresponsive phenotype is transmissible by bone marrow transplantation to previously healthy mice and persists for up to 11 weeks post-transplant. Mechanistically, training is induced by muscle extract in vitro. The functional and epigenetic changes in bone marrow-derived macrophages from dystrophic mice are TLR4-dependent. Adoptive transfer experiments further support the TLR4-dependence of trained macrophages homing to damaged muscles from the bone marrow. Collectively, this suggests that a TLR4-regulated, memory-like capacity of innate immunity induced at the level of the bone marrow promotes dysregulated inflammation in DMD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».