Adaptations in mitochondrial quality control and interactions with innate immune signaling within skeletal muscle: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle health and function are essential determinants of metabolic health, physical performance, and overall quality of life. The quality of skeletal muscle is heavily dependent on the complex mitochondrial reticulum that contributes toward its unique adaptability. It is now recognized that mitochondrial perturbations can activate various innate immune pathways, such as the nucleotide-binding oligomerization domain (NOD)-like receptor protein 3 (NLRP3) inflammasome complex by propagating inflammatory signaling in response to damage-associated molecular patterns (DAMPs). The NLRP3 inflammasome is a multimeric protein complex and is a prominent regulator of innate immunity and cell death by mediating the activation of caspase-1, pro-inflammatory cytokines interleukin-1β and interleukin-18 and pro-pyroptotic protein gasdermin-D. While several studies have begun to demonstrate the relationship between various mitochondrial DAMPs (mtDAMPs) and NLRP3 inflammasome activation, the influence of various metabolic states on the production of these DAMPs and subsequent inflammatory profile remains poorly understood. This narrative review aimed to address this by highlighting the effects of skeletal muscle use and disuse on mitochondrial quality mechanisms including mitochondrial biogenesis, fusion, fission and mitophagy. Secondly, this review summarized the impact of alterations in mitochondrial quality control mechanisms following muscle denervation, aging, and exercise training in relation to NLRP3 inflammasome activation. By consolidating the current body of literature, this work aimed to further the understanding of innate immune signaling within skeletal muscle, which can highlight areas for future research and therapeutic strategies to regulate NLRP3 inflammasome activation during divergent metabolic conditions.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».