The tripeptide analog feG ameliorates severity of acute pancreatitis in a caerulein mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Acute pancreatitis (AP) is associated with significant morbidity and mortality; however, there is no specific treatment for this disease. A novel salivary tripeptide analog, feG, reduces inflammation in several different animal models of inflammation. The aims of this study were to determine whether feG reduced the severity of AP and modifies the expression of pancreatic ICAM-1 mRNA during AP in a mouse model. AP was induced in mice by hourly (x12) intraperitoneal injections of caerulein. A single dose of feG (100 microg/kg) was coadministered with caerulein either at time 0 h (prophylactic) or 3 h after AP induction (therapeutic). Plasma amylase and pancreatic MPO activities and pancreatic ICAM-1 mRNA expression (by RT-PCR) were measured. Pancreatic sections were histologically assessed for abnormal acinar cells and interstitial space. AP induction produced a sevenfold increase in plasma amylase, a tenfold increase in pancreatic MPO activity, and a threefold increase in interstitial space, and 90% of the acinar cells were abnormal. Prophylactic treatment with feG reduced the AP-induced plasma amylase activity by 45%, pancreatic MPO by 80%, the proportion of abnormal acinar cells by 30%, and interstitial space by 40%. Therapeutic treatment with feG significantly reduced the AP-induced abnormal acinar cells by 10% and the interstitial space by 20%. Pancreatic ICAM-1 mRNA expression was upregulated in AP and was reduced by 50% with prophylactic and therapeutic treatment with feG. We conclude that feG ameliorates experimental AP acting at least in part by modulating ICAM-1 expression in the pancreas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».