Tumor Necrosis Factor-α Induces a Preeclamptic-like Phenotype in Placental Villi via Sphingosine Kinase 1 Activation
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia (PE) involves inadequate placental function. This can occur due to elevated pro-inflammatory tumor necrosis factor-α (TNF-α). In other tissues, TNF-α signals via sphingosine kinase 1 (SphK1). SphK1 hinders syncytial formation. Whether this occurs downstream of TNF-α signaling is unclear. We hypothesized that placental SphK1 levels are higher in PE and elevated TNF-α decreases syncytial function, increases syncytial shedding, and increases cytokine/factor release via SphK1 activity. Term placental biopsies were analyzed for SphK1 using immunofluorescence and qRT-PCR. Term placental explants were treated after 4 days of culture, at the start of syncytial regeneration, with TNF-α and/or SphK1 inhibitors, PF-543. Syncytialization was assessed by measuring fusion and chorionic gonadotropin release. Cell death and shedding were measured by lactate dehydrogenase release and placental alkaline phosphatase-positive shed particles. Forty-two cytokines were measured using multiplex assays. Placental SphK1 was increased in PE. Increased cell death, shedding, interferon-α2, IFN-γ-induced protein 10, fibroblast growth factor 2, and platelet-derived growth factor-AA release induced by TNF-α were reversed upon SphK1 inhibition. TNF-α increased the release of 26 cytokines independently of SphK1. TNF-α decreased IL-10 release and inhibiting SphK1 reversed this effect. Inhibiting SphK1 alone decreased TNF-α release. Hence, SphK1 partially mediates the TNF-α-induced PE placental phenotype, primarily through cell damage, shedding, and specific cytokine release.
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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 | 0,001 |
| 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 ».