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Enregistrement W4252599792 · doi:10.21203/rs.3.rs-31118/v1

Ibrutinib alleviated LPS-induced neuroinflammation and synaptic defects in a mouse model of depression

2020· preprint· en· W4252599792 sur OpenAlexaff
Weifen Li, Tahir Ali, Kaiwu He, Zizhen Liu, Fawad Ali Shah, Qingguo Ren, Anlong Jiang, Yan Liu, Shupeng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesShenzhen-Hong Kong Institute of Brain Science
Mots-clésNeuroinflammationIbrutinibDepression (economics)NeurosciencePharmacologyMedicinePsychologyInternal medicineInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous studies indicate a close association between the altered immune system and major depressive disorders. and inhibition of neuroinflammation may represent an alternative mechanism to treat depression. Recently, the anti-inflammatory activity of ibrutinib has been reported, however, the effect of ibrutinib on neuroinflammation allied depression and its underlying mechanism has not been comprehensively studied. Therefore, we aimed to elucidate the potential anti-depressive role and mechanism of ibrutinib against neuroinflammation induced depression as well as synaptic defects. Methods Adult C57BL/6J male mice weighing 25–30 g (age 7–8 weeks) were treated with LPS (2 mg/kg BW i.p) and 50 mg/kg BW ibrutinib, orally. Depressive-like behaviors were assessed by FST and SPT, cytokine levels were determined by ELISA, ROS, TBARs, and Nitric oxides were measured via biochemical assays, Iba-1 and GFAP expression were determined by immunofluorescence. Further, spine density was measured by Golgi staining, while NF-kB, Nrf2, SOD2, HO-1, NLRP3, P38, Caspase-1, BDNF, PSD95, and synaptophysin were measured by immunoblotting. Results Our results showed that ibrutinib treatment significantly reduced LPS induced depressive-like behaviors and neuroinflammation via inhibiting NF-kB activation, decreasing pro-inflammatory cytokines level, normalizing redox signaling and it’s a downstream component including Nrf2, HO-1, and SOD2 as well as glial cells activation markers such as Iba-1 and GFAP expression. Further, ibrutinib treatment inhibited LPS activated inflammasome activation by targeting NLRP3/P38/Caspase-1 signaling. Interestingly, LPS reduced dendritic spines numbers, expression of BDNF and synaptic related markers including PSD95, snap25, and synaptophysin were improved by ibrutinib treatment in the hippocampal area of the mice brain. Conclusion In conclusion, our finding suggested that ibrutinib could alleviate neuroinflammation and synaptic defects, rendering its antidepressant potential against LPS induced neuroinflammation and depression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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