Reduction of human monocytic cell neurotoxicity and cytokine secretion by ligands of the cannabinoid‐type CB2 receptor
Notice bibliographique
Résumé
1 Two cannabinoid receptors, CB1 and CB2, have been identified. The CB1 receptor is preferentially expressed in brain, and the CB2 receptor in cells of leukocyte lineage. We identified the mRNA for the CB1 receptor in human neuroblastoma SH-SY5Y cells, and the mRNA and protein for the CB2 receptor in human microglia and THP-1 cells. 2 Delta(9)-and Delta(8)-tetrahydrocannabinol (THC) were toxic when added directly to SH-SY5Y neuroblastoma cells. The toxicity of Delta(9)- THC was inhibited by the CB1 receptor antagonist SR141716A but not by the CB2 receptor antagonist SR144528. The endogenous ligand anandamide was also toxic, and this toxicity was enhanced by inhibitors of its enzymatic hydrolysis. 3 The selective CB2 receptor ligands JWH-015 and indomethacin morpholinylamide (BML-190), when added to THP-1 cells before stimulation with lipopolysaccharide (LPS) and IFN-gamma, reduced the toxicity of their culture supernatants to SH-SY5Y cells. JWH-015 was more effective against neurotoxicity of human microglia than THP-1 cells. The antineurotoxic activity of JWH-015 was blocked by the selective CB2 receptor antagonist SR144528, but not by the CB1 receptor antagonist SR141716A. This activity of JWH-015 was synergistic with that of the 5-lipoxygenase (5-LOX) inhibitor REV 5901. 4 Cannabinoids inhibited secretion of IL-1beta and tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) by stimulated THP-1 cells, but these effects could not be directly correlated with their antineurotoxic activity. 5 Specific CB2 receptor ligands could be useful anti-inflammatory agents, while avoiding the neurotoxic and psychoactive effects of CB1 receptor ligands such as Delta(9)-THC.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».