In vitro Anti-Inflammatory Effects of Hyaluronic Acid in Ethanol-Induced Damage in Skin Cells
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Ethyl alcohol (ethanol) is commonly applied in cosmetic and pharmaceutical preparations, as well as disinfectant for chronic wounds. OBJECTIVE: The present study aimed to appraise physiological levels of ethanol-induced damage in skin cells in vitro and the possible repair by hyaluronic acid (HA). In addition, we aimed to establish cytokine-chemokine networks in the cellular media and the modulation of cytokines such as tumor necrosis factor-alpha (TNF-B), interferon-alpha (IFN-α), transforming growth factor-beta (TGF-B), interleukins (IL) such as IL1-B and IL-6, as well as matrix metalloproteinases (MMP) and tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMP). DESIGN AND METHODS: We treated human A431 epidermoid skin cells and mouse fibroblasts with ethanol at a concentration of 100 mM over 24 hours (h). A separate experiment looked at the effects of 2 consecutive treatments with 100 mM ethanol for 24 h each. HA obtained from umbilical cord excision was used at two concentration levels (2% and 4%) to determine its efficacy in the treatment. We measured cytotoxicity and cytokine networks in the media. RESULTS: Treatment of cells with 100 mM ethanol increased cytotoxicity, as well as the release of pro-inflammatory cytokines into the culture medium. CONCLUSIONS: Ethanol may induce cytotoxicity in skin cells by enhancing the effects of pro-inflammatory cytokines. HA reduced the amount of pro-inflammatory cytokines released into the media both in human A431 epidermoid skin cells and in mouse fibroblasts.
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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 | 0,000 |
| 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 ».