Induction of Inflammatory Bowel Disease Through Activation of Immune System Against Enteric Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Current investigations have focused on mechanisms of inflammation in inflammatory bowel disease (IBD). The gut bacteria play an important role in the pathogenesis of IBD, however due to the complexity of gut microflora some skepticisms still remain. Most of currently animal models of colitis are mainly based on bowel mucosal damage which has some limitation in terms of dissimilarity to human IBD. In the present study, a new model based on defined bacterial infections has been developed and tested. METHODS: Seven groups of six rats were involved; normal, positive control which received trinitrobenzenesulfonic acid enema, Adjuvant + Ethanol 30% enema, Adjuvant + Ethanol 20% enema, Adjuvant + Ethanol 10% enema, Ethanol 30% enema and Adjuvant + Ethanol 30% enema which treated with 5/mg/kg/day infliximab. We administered two courses of Freund's complete adjuvant mixed with inactivated total enteric bacteria, then various percentages of ethanol enema used as a barrier breaker to expose the host immune system to its own flora. Colonic status was investigated two weeks after enemas. Macroscopic, histological and biochemical analyses were performed on samples. RESULTS: Ethanol 30% enema in vaccinated rats caused histological damage and resulted in a significant rise of TNF-α, IL-1, IL-17, myeloperoxidase activity, and oxidative stress biomarkers in comparison to Sham. CONCLUSION: This model is an immunogenic and reliable model, which demonstrates microscopic and macroscopic characteristics more similar to human IBD. These findings introduce a novel experimental IBD model and shed light on disease pathogenesis.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».