Stilbazulenyl nitrone (STAZN), a novel azulenyl nitrone antioxidant prevents lung injury following hemorrhagic shock and alters TLR4 distribution in alveolar macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Oxidants (OX) produced during shock/resuscitation (SR) contribute to organ failure by priming alveolar macrophages (AM) for increased responsiveness to subsequent inflammatory stimuli such as LPS. STAZN is a second-generation azulenyl nitrone – a potent antioxidant. Since our initial studies showed that OX/SR induces priming of AM by colocalization of LPS receptor - TLR4 within cell signaling domains – the lipid rafts (LR), we hypothesize that STAZN can protect lungs from injury by preventing macrophage LR recruitment of TLR4. Methods: Rats were bled to MAP of 40mmHg, 1h later resuscitated with blood and Ringer’s Lactate (RL) plus intraperitoneal STAZN (30 mg/kg × 2 doses) or vehicle (dimethyl sulfoxide). 1hr post resuscitation intratracheal LPS (3ug/10gm) or saline (SAL) were administered and 4hrs later bronchoalveolar lavage (BAL) fluid was used for differential cell counts. Alternatively, BAL AM were recovered 1hr after resuscitation, LRs were isolated by sucrose gradient ultracentrifugation and presence of TLR4 or GM-1 (LR marker) were detected by dot blotting. Results: Treatment with STAZN and not vehicle alone significantly attenuated LPS induced lung neutrophilia following RL resuscitation by 67% (n = 3, p<0.05). Shock and RL resuscitation induced TLR4 migration into the AM lipid raft fractions (marked by presence of GM-1), an effect inhibited by STAZN. Conclusions: Therapy with STAZN is effective at attenuating lung injury after shock resuscitation through preventing AM lipid raft recruitment of the LPS receptor. Azulenyl nitrones represent a novel and promising class of potent antioxidants for combating organ failure following trauma.
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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 ».