Lipoxins A4 and B4 inhibit glial cell activation via CXCR3 signaling in acute retinal neuroinflammation
Notice bibliographique
Résumé
) have protective activities against neurodegenerative injury. Yet, lipoxin activities and downstream signaling in neuroinflammatory processes are not well understood. Here, we utilized a model of posterior uveitis induced by lipopolysaccharide endotoxin (LPS), which results in rapid retinal neuroinflammation primarily characterized by activation of resident macroglia (astrocytes and Müller glia), and microglia. Using this model, we observed that each lipoxin reduces acute inner retinal inflammation by affecting endogenous glial responses in a cascading sequence beginning with astrocytes and then microglia, depending on the timing of exposure; prophylactic or therapeutic. Subsequent analyses of retinal cytokines and chemokines revealed inhibition of both CXCL9 (MIG) and CXCL10 (IP10) by each lipoxin, compared to controls, following LPS injection. CXCL9 and CXCL10 are common ligands for the CXCR3 chemokine receptor, which is prominently expressed in inner retinal astrocytes and ganglion cells. We found that CXCR3 inhibition reduces LPS-induced neuroinflammation, while CXCR3 agonism alone induces astrocyte reactivity. Together, these data uncover a novel lipoxin-CXCR3 pathway to promote distinct anti-inflammatory and proresolution cascades in endogenous retinal glia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».