Acute IL-6 exposure triggers canonical IL-6R signalling in hiPSC microglia, but not neural progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Exposure to elevated interleukin (IL)-6 levels in utero is consistently associated with increased risk for psychiatric disorders with a putative neurodevelopmental origin, such as schizophrenia (SZ) and autism spectrum condition (ASC). Although rodent models provide causal evidence for this association, we lack a detailed understanding of the cellular and molecular mechanisms in human model systems. To close this gap, we characterised the response of hiPSC-derived microglia-like cells (MGL) and neural progenitor cells (NPCs) to IL-6 in monoculture. Results We observed that human forebrain NPCs did not respond to acute IL-6 exposure in monoculture at both a protein and transcript level due to the absence of IL-6Ra expression and sIL-6Ra secretion. By contrast, acute IL-6 exposure resulted in STAT3 phosphorylation and increased IL-6, JMJD3 and IL-10 expression in MGL, confirming activation of canonical IL-6R signalling. Bulk RNAseq identified 156 upregulated genes (FDR <0.05) in MGL following acute IL-6 exposure, including IRF8, REL, HSPA1A/B and OXTR , which significantly overlapped with an upregulated gene set from post-mortem brain tissue from individuals with schizophrenia. Acute IL-6 stimulation significantly increased MGL motility suggestive of a gain of surveillance function, consistent with gene ontology pathways highlighted from the RNAseq data. Finally, MGLs displayed elevated CCL1, CXCL1, MIP-1A/B, IL-8, IL-13, IL-16, IL-18, MIF and Serpin-E1 secretion post 3h and 24h IL-6 exposure. Conclusion Our data provide evidence for cell specific effects of acute IL-6 exposure in a human model system and strongly suggest microglia-NPC co-culture models are required to study how IL-6 influences human cortical neural progenitor cell development in vitro .
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».