α‐tocopherol decreases interleukin‐1β and ‐6 and increases human β‐defensin‐1 and ‐2 secretion in human gingival fibroblasts stimulated with <i>Porphyromonas gingivalis</i> lipopolysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Periodontitis, a disease associated with chronic inflammation, results in significant destruction of periodontal tissues. Uncontrolled, periodontal disease negatively affects general patient health. We sought to evaluate the effect of α-tocopherol on gingival fibroblast behavior following exposure to Porphyromonas gingivalis lipopolysaccharide (LPS). MATERIAL AND METHODS: Primary human gingival fibroblasts were cultured for 24 and 48 h with α-tocopherol at various concentrations (0, 50, 100 and 200 μm) in the presence or absence of 1 μg/mL of LPS. At the end of each time point, cell adhesion and growth were evaluated by means of optical microscope observations and MTT assay. The secretion levels of cytokines interleukin (IL)-1β and IL-6 and human β-defensins 1 and 2 were measured by specific enzyme-linked immunosorbent assay. Finally, an in vitro scratch wound assay was performed to investigate the effect of α-tocopherol on fibroblast migration. RESULTS: α-tocopherol alone had no adverse effect on cell adhesion and morphology. Fibroblast proliferation increased in the presence of α-tocopherol with and without LPS. α-tocopherol alone had no effect on inflammatory cytokine (IL-1β and IL-6) secretion. Interestingly, following cell exposure to P. gingivalis LPS, α-tocopherol significantly (p < 0.01) decreased the secretion of these two cytokines and increased human β-defensin-1 and -2 secretion. Finally, α-tocopherol increased the healing rate of the gingival fibroblasts from 12 h up to 48 h. CONCLUSION: These results suggest that α-tocopherol may play an active role in countering the damaging effect of LPS by reducing inflammatory cytokines, increasing β-defensins and promoting fibroblast growth, migration and wound healing.
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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 ».