Host Defense Peptide LL-37 Selectively Reduces Proinflammatory Macrophage Responses
Notice bibliographique
Résumé
The human cathelicidin peptide, LL-37, is a host defense peptide with a wide range of immunomodulatory activities and modest direct antimicrobial properties. LL-37 can exert both pro- and anti-inflammatory effects and can modulate the proinflammatory responses of human peripheral blood monocytes and epithelial cells. In this study, we evaluated the effect of LL-37 on mouse bone marrow-derived macrophages (BMDM) and tissue macrophages in vitro and in vivo. LL-37 dramatically reduced TNF-α and NO levels produced by LPS and IFN-γ-polarized M1-BMDM and slightly reduced reactive oxygen species production by these cells. LL-37 did not affect the ability of IL-4-polarized M2-BMDM to upregulate arginase activity, although it did inhibit LPS-induced TNF-α secretion in these cells. LL-37 did not compromise the ability of M1-polarized BMDM to phagocytose and kill bacteria and did not affect the uptake of apoptotic neutrophils by M2-polarized BMDM. However, LL-37-treated M1-BMDM were more efficient at suppressing tumor growth in vitro. LL-37 significantly reduced LPS-induced TNF-α secretion in ex vivo alveolar macrophages, whereas its effect on peritoneal macrophages was much less dramatic. Effective inhibition of LPS-induced TNF-α secretion by alveolar macrophages also occurred in vivo when LL-37 was administered by intratracheal injection. This demonstrates a selective ability of LL-37 to decrease M1-BMDM, M2-BMDM, and tissue macrophage production of the proinflammatory cytokine TNF-α in response to LPS while leaving other crucial anti-inflammatory M1 and M2 macrophage functions unaltered.
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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 | 0,001 | 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 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 ».