Early-life peripheral infections reprogram retinal microglia and aggravate neovascular age-related macular degeneration in later life
Notice bibliographique
Résumé
Pathological neovascularization in age-related macular degeneration (nvAMD) drives the principal cause of blindness in the elderly. While there is a robust genetic association between genes of innate immunity and AMD, genome-to-phenome relationships are low, suggesting a critical contribution of environmental triggers of disease. Possible insight comes from the observation that a past history of infection with pathogens such as Chlamydia pneumoniae, or other systemic inflammation, can predispose to nvAMD in later life. Using a mouse model of nvAMD with prior C. pneumoniae infection, endotoxin exposure, and genetic ablation of distinct immune cell populations, we demonstrated that peripheral infections elicited epigenetic reprogramming that led to a persistent memory state in retinal CX3CR1+ mononuclear phagocytes (MNPs). The immune imprinting persisted long after the initial inflammation had subsided and ultimately exacerbated choroidal neovascularization in a model of nvAMD. Single-cell assay for transposase-accessible chromatin sequencing (scATAC-seq) identified activating transcription factor 3 (ATF3) as a central mediator of retina-resident MNP reprogramming following peripheral inflammation. ATF3 polarized MNPs toward a reparative phenotype biased toward production of proangiogenic factors in response to subsequent injury. Therefore, a past history of bacterial endotoxin-induced inflammation can lead to immunological reprograming within CNS-resident MNPs and aggravate pathological angiogenesis in the aging retina.
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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 ».