A comparison of rat models that best mimic immune-driven preeclampsia in humans
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia (PE), a hypertensive pregnancy disorder, can originate from varied etiology. Placenta malperfusion has long been considered the primary cause of PE. However, we and others have showed that this disorder can also result from heightened inflammation at the maternal-fetal interface. To advance our understanding of this understudied PE subtype, it is important to establish validated rodent models to study the pathophysiology and test therapies. We evaluated three previously described approaches to induce inflammation-mediated PE-like features in pregnant rats: 1) Tumor necrosis factor-α (TNF-α) infusion via osmotic pump from gestational day (GD) 14-19 at 50ng/day/animal; 2) Polyinosinic:polycytidylic acid (Poly I:C) intraperitoneal (IP) injections from GD 10-18 (alternate days) at 10mg/kg/day/animal; and, 3) Lipopolysaccharide (LPS) IP injections from GD 13-18 at 20ug-70ug/kg/day per animal. Maternal blood pressure was measured by tail-cuff. Upon sacrifice, fetal and placenta weights were recorded. Placenta histomorphology was assessed using H&E sections. Placenta inflammation was determined by quantifying TNF-α levels and inflammatory gene expression. Placenta metabolic and mitochondrial health were determined by measuring mitochondrial respiration rates and placenta NAD + /NADH content. Of the three rodent models tested, we found that Poly I:C and LPS decreased both fetal weight and survival; and correlated with a reduction in region specific placenta growth. As the least effective model characterized, TNF-α treatment resulted in a subtle decrease in fetal/placenta weight and placenta mitochondrial respiration. Only the LPS model was able to induce maternal hypertension and exhibited pronounced placenta metabolic and mitochondrial dysfunction, common features of PE. Thus, the rat LPS model was most effective for recapitulating features observed in cases of human inflammatory PE. Future mechanistic and/or therapeutic intervention studies focuses on this distinct PE patient population may benefit from the employment of this rodent model of PE.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».