Polystyrene nanoparticles activate ion transport in human airway epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last decade, nanotechnology has provided researchers with new nanometer materials, such as nanoparticles, which have the potential to provide new therapies for many lung diseases. In this study, we investigated the acute effects of polystyrene nanoparticles on epithelial ion channel function. METHODS: Human submucosal Calu-3 cells that express cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) and baby hamster kidney cells engineered to express the wild-type CFTR gene were used to investigate the actions of negatively charged 20 nm polystyrene nanoparticles on short-circuit current in Calu-3 cells by Ussing chamber and single CFTR Clchannels alone and in the presence of known CFTR channel activators by using baby hamster kidney cell patches. RESULTS: Polystyrene nanoparticles caused sustained, repeatable, and concentration-dependent increases in short-circuit current. In turn, these short-circuit current responses were found to be biphasic in nature, ie, an initial peak followed by a plateau. EC(50) values for peak and plateau short-circuit current responses were 1457 and 315.5 ng/mL, respectively. Short-circuit current was inhibited by diphenylamine-2-carboxylate, a CFTR Cl(-) channel blocker. Polystyrene nanoparticles activated basolateral K(+) channels and affected Cl(-) and HCO(3) (-) secretion. The mechanism of short-circuit current activation by polystyrene nanoparticles was found to be largely dependent on calcium-dependent and cyclic nucleotide-dependent phosphorylation of CFTR Cl(-) channels. Recordings from isolated inside-out patches using baby hamster kidney cells confirmed the direct activation of CFTR Cl(-) channels by the nanoparticles. CONCLUSION: This is the first study to identify the activation of ion channels in airway cells after exposure to polystyrene-based nanomaterials. Thus, polystyrene nanoparticles cannot be considered as a simple neutral vehicle for drug delivery for the treatment of lung diseases, due to the fact that they may have the ability to affect epithelial cell function and physiological processes on their own.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».