Montelukast prevents the decrease of interleukin-10 and inhibits NF-κB activation in inflammatory airway of asthmatic guinea pigs
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin (IL)-10 is an important immunoregulatory and anti-inflammatory cytokine, whereas nuclear factor-kappaB (NF-kappaB) plays an important role in the pathogenesis of asthma. In the present study, the effects of montelukast on the level of IL-10 and on the activation of NF-kappaB in the inflammatory airway of asthmatic guinea pigs were investigated. Guinea pigs were sensitized by ovalbumin. Pulmonary inflammation was observed by hematoxylin and eosin staining. The eosinophils in broncho-alveolar lavage fluid and blood were separated by density gradient centrifugation and counted under microscope. The level of IL-10 in broncho-alveolar lavage fluid was measured by enzyme-linked immunoadsorbent assay. Activation of NF-kappaB in lung tissues was inspected by immunohistochemistry. Montelukast at medium and high doses prevented the decrease of IL-10 in broncho-alveolar lavage fluid (n = 8, p < 0.01 vs. asthma model group), inhibited the activation of NF-kappaB in lung tissues (n = 8; medium dose, p < 0.05; high dose, p < 0.01; vs. asthma model group). There was a significantly negative correlation between the level of IL-10 and the activation of NF-kappaB in lung tissues (r = -0.488, p < 0.01). Montelukast reduced the severity of airway inflammation and the number of eosinophils in asthmatic guinea pigs. From all these findings we conclude that montelukast can prevent the decrease of IL-10 and inhibit the activation of NF-kappaB in inflammatory airway of asthmatic guinea pigs, which may be the new important mechanisms of montelukast's anti-airway-inflammation effects in asthmatic guinea pigs.
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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 ».