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Enregistrement W4398166531 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.1289

Impact of chronic muscle use and disuse on innate immune signaling in skeletal muscle

2024· article· en· W4398166531 sur OpenAlexaffabout
Priyanka Khemraj, Victoria C. Sanfrancesco, Ashley N. Oliveira, Renée A. Gorman, Peter H. Backx, David A. Hood

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnate immune systemSkeletal muscleImmune systemBiologySignal transductionCell biologyImmunologyAnatomyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondria exhibit high levels of adaptability to various stimuli such as chronic muscle use (i.e. exercise) or disuse, such as immobilization or denervation. These changes in the mitochondrial network ultimately affect the health and functioning of skeletal muscle, which contributes to whole-body metabolism, locomotion, and postural stability. It is now acknowledged that mitochondrial dysfunction can activate inflammatory pathways through the recognition of damage-associated molecular patterns (DAMPs). The objective of this study was to examine how changes in mitochondria brought about by either chronic muscle inactivity or chronic exercise training affect innate immune system activation. We hypothesized that an inverse relationship between mitochondrial content and innate immune signaling would be evident in skeletal muscle. To investigate this, skeletal muscle from the hindlimbs of mice was collected after 7 days of sciatic muscle denervation, or after 4.5 weeks of endurance swim training involving 240 minutes of daily exercise. We analyzed the expression of the NLRP3 inflammasome, innate immune system signaling proteins, mitochondrial markers, and mitochondrial DNA (mtDNA) content using western blotting, cytochrome C oxidase (COX) activity, ELISA and qPCR. Following 7 days of denervation, there was a significant decrease in both COX-IV protein and COX activity, indicating a reduction in mitochondrial content. This was accompanied by an increase (p<0.05) in NLRP3, procaspase-1, gasdermin-D (GSDMD) and its active N-terminal fragment, GSDMD-N, as well as a notable increase in IL-1β. In addition, other possible converging pathways were also upregulated including cGAS-STING, and gasdermin-E. In comparison, following exercise training, there was a significant increase in mitochondrial content, apparent through increases in COX-IV protein, COX activity and mitochondrial RNA content. This was associated with decreases in procaspase-1 and caspase-1 protein expression alongside reduced STING activation. These findings highlight an inverse relationship between mitochondrial content and the activation of several inflammatory pathways that possibly converge upon NLRP3 inflammasome activation and pyroptotic cell death, leading to detriments in skeletal muscle health. This work aims to further the understanding of innate immune signaling pathways within muscle which can potentially highlight therapeutic targets to regulate its activation under divergent metabolic conditions. This work was supported by funds from the Natural Science and Engineering Research Council (NSERC). Priyanka Khemraj is the holder of an Ontario Graduate Scholarship. David A. Hood is the holder of a Canadian Research Chair in Cell Physiology. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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