RIPK1 inhibition mitigates neuroinflammation and rescues depressive-like behaviors in a mouse model of LPS-induced depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is often linked to inflammation in the brain. Researchers have been exploring ways to reduce this inflammation to improve depression symptoms. One potential target is a protein called RIPK1, which is known to contribute to brain inflammation. However, it's unclear how RIPK1 influences depression. Our study aims to determine whether RIPK1 inhibition could alleviate neuroinflammation-associated depression and elucidate its underlying mechanisms. METHODS: To investigate our research objectives, we established a neuroinflammation mouse model by administering LPS. Behavioral and biochemical assessments were conducted on these mice. The findings were subsequently validated through in vitro experiments. RESULTS: . Remarkably, Necrostatin (Nec-1 S), a RIPK1 inhibitor, mitigated these changes. We further found altered expression and phosphorylation of eIF4E, PI3K/AKT/mTOR, and synaptic proteins in hippocampal tissues, BV2, and N2a cells post-LPS treatment, which Nec-1 S also ameliorated. Importantly, eIF4E inhibition reversed some of the beneficial effects of Nec-1 S, suggesting a complex interaction between RIPK1 and eIF4E in LPS-induced neuroinflammation. Moreover, citronellol, a RIPK1 agonist, significantly altered eIF4E phosphorylation, indicating RIPK1's potential upstream regulatory role in eIF4E and its contribution to neuroinflammation-associated depression. CONCLUSION: These findings propose RIPK1 as a pivotal mediator in regulating neuroinflammation and neural plasticity, highlighting its significance as a potential therapeutic target for depression.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».