Cellular rejuvenation protects neurons from inflammation mediated cell death
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In multiple sclerosis (MS), the invasion of the central nervous system by peripheral immune cells is followed by the activation of resident microglia and astrocytes. This cascade of events results in demyelination, which triggers neuronal damage and death. The molecular signals in neurons responsible for this damage are not yet fully characterized. In MS, retinal ganglion cell neurons (RGCs) of the central nervous system (CNS) undergo axonal injury and cell death. This phenomenon is mirrored in the experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) mouse model of MS. To understand the molecular landscape, we isolated RGCs from mice subjected to the EAE protocol. RNA-sequencing and ATAC-sequencing analyses were performed. Pathway analysis of the RNA-sequencing data revealed that RGCs displayed a molecular signature, similar to aged neurons, showcasing features of senescence. Single-nucleus RNA-sequencing analysis of neurons from human MS patients revealed a comparable senescence-like phenotype., which was supported by immunostaining RGCs in EAE mice. These changes include alterations to the nuclear envelope, modifications in chromatin marks, and accumulation of DNA damage. Transduction of RGCs with an Oct4 - Sox2 - Klf4 transgene to convert neurons in the EAE model to a more youthful epigenetic and transcriptomic state enhanced the survival of RGCs. Collectively, this research uncovers a previously unidentified senescent-like phenotype in neurons under pathological inflammation and neurons from MS patients. The rejuvenation of this aged transcriptome improved visual acuity and neuronal survival in the EAE model supporting the idea that age rejuvenation therapies and senotherapeutic agents could offer a direct means of neuroprotection in autoimmune disorders.
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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 ».