Macrophage migration inhibitory factor is a potential therapeutic target for cisplatin induced peripheral neuropathy in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cisplatin (CP) is an effective chemotherapy drug for several cancers. However, the use of CP is associated with peripheral neuropathy, a painful nerve disorder. Unfortunately, no therapies are available for CP-induced peripheral neuropathy (CisIPN). This study explored the role of a cytokine, the macrophage migration inhibitory factor (MIF), as a potential therapeutic target for CisIPN. Methods The role of neuroinflammation and MIF in CisIPN was evaluated in mice models of CisIPN, with and without breast cancer, after treatment with the anti-inflammatory drug Dexamethasone (Dex). Circulating MIF levels in animals were examined using ELISA. Pharmacological inhibition of MIF was achieved using the small molecule inhibitors, CPSI-1306 and ISO-1. Mechanical and thermal sensitivities of animals were assessed using von frey filament and cold acetone assays. Macrophage infiltration in peripheral nerve tissues was examined using CD68 and Iba-1 staining. Results Our results showed that Dex suppressed mechanical hyperalgesia in CisIPN animals, which was accompanied by downregulation of MIF. We also found that circulating MIF levels were increased in CisIPN animals. Furthermore, direct inhibition of MIF using CPSI-1306 and ISO-1 led to suppression of mechanical hyperalgesia, without compromising the anti-tumor efficacy of CP, in CisIPN animals. We did not find any significant change in macrophage infiltration in the peripheral nerve tissues of CisIPN animals. Immunostaining results indicated that sensory neurons in the DRGs and Schwann Cells in the sciatic nerves are potential sources for increased MIF in CisIPN. Interpretation Overall, our results strongly suggest that MIF is a promising therapeutic target for CisIPN.
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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 ».