Extracellular RNA Sensing Mediates Inflammation and Organ Injury in a Murine Model of Polytrauma
Notice bibliographique
Résumé
Severe traumatic injury leads to marked systemic inflammation and multiorgan injury. Endogenous drivers such as extracellular nucleic acid may play a role in mediating innate immune response and the downstream pathogenesis. Here, we explored the role of plasma extracellular RNA (exRNA) and its sensing mechanism in inflammation and organ injury in a murine model of polytrauma. We found that severe polytrauma-bone fracture, muscle crush injury, and bowel ischemia-induced a marked increase in plasma exRNA, systemic inflammation, and multiorgan injury in mice. Plasma RNA profiling with RNA sequencing in mice and humans revealed a dominant presence of miRNAs and marked differential expression of numerous miRNAs after severe trauma. Plasma exRNA isolated from trauma mice induced a dose-dependent cytokine production in macrophages, which was almost abolished in TLR7-deficient cells but unchanged in TLR3-deficient cells. Moreover, RNase or specific miRNA inhibitors against the selected proinflammatory miRNAs (i.e., miR-7a-5p, miR-142, let-7j, miR-802, and miR-146a-5p) abolished or attenuated trauma plasma exRNA-induced cytokine production, respectively. Bioinformatic analyses of a group of miRNAs based on cytokine readouts revealed that high uridine abundance (>40%) is a reliable predictor in miRNA mimic-induced cytokine and complement production. Finally, compared with the wild-type, TLR7-knockout mice had attenuated plasma cytokine storm and reduced lung and hepatic injury after polytrauma. These data suggest that endogenous plasma exRNA of severely injured mice and ex-miRNAs with high uridine abundance prove to be highly proinflammatory. TLR7 sensing of plasma exRNA and ex-miRNAs activates innate immune responses and plays a role in inflammation and organ injury after trauma.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».