Anti-Inflammatory Effect of Pre-Elafin in Lipopolysaccharide-Induced Acute Lung Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to evaluate the anti-inflammatory activity of pre-elafin, an elastase-specific inhibitor, in lipopolysaccharide (LPS)-induced acute lung inflammation. C57BL/6 mice were pre-treated intranasally with recombinant human pre-elafin or vehicle only. One hour later, they were instilled intranasally with LPS (2 microg/mouse). Animals were sacrificed 6 hours after LPS instillation and bronchoalveolar lavage (BAL) was performed with three 1-ml aliquots of saline. LPS induced a lung inflammation characterised by a 100-fold increase in BAL neutrophils compared to control animals (265.8 +/- 54.5 x 10(3) and 2.4 +/- 1.3 x 10(3) neutrophils/ml, respectively). Pre-elafin dose-dependently reduced the neutrophil influx in the lung alveolar spaces by up to 84%. No elastase activity was detectable in all BAL fluids tested. Pre-elafin also reduced significantly LPS-induced gelatinase activity, as shown by zymography, and BAL macrophage inflammatory protein-2 (MIP-2) and KC levels, two potent neutrophil attractants and activators. Moreover, pre-elafin also significantly reduced mRNA levels of the three members of the IL-1 ligand family, namely IL-1alpha, IL-1beta and IL-1 receptor antagonist (IL-1Ra), type II IL-1 receptor, and TNFalpha as assessed in whole lung tissue by RNase protection assay. Thus, pre-elafin may be considered as a potent anti-inflammatory mediator.
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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 ».