Effect of Atorvastatin on PM <sub>10</sub> -induced Cytokine Production by Human Alveolar Macrophages and Bronchial Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to ambient air pollution particles (PM(10)) has been associated with increased cardiovascular morbidity and mortality. Inhaled pollutants induce a pulmonary and systemic inflammatory response that is thought to exacerbate cardiovascular disease. The 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A (HMG-CoA) reductase inhibitors (statins) have been shown to have anti-inflammatory effects that could contribute to their beneficial effect in cardiovascular disease. The aim of this study is to determine the effects of statins on PM(10)-induced cytokine production in human bronchial epithelial cells (HBECs) and alveolar macrophages (AMs). Primary HBECs and AMs are obtained from resected human lung. Cells are pretreated with different concentrations of atorvastatin for 24 hours and then exposed to 100 microg/mL urban air pollution particles (EHC-93). Cytokine levels (interleukin-1beta, interleukin-8, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor, interleukin-6, and tumor necrosis factor-alpha) are measured at messenger RNA and protein levels using real-time polymerase chain reaction and bead-based multiplex immunoassay, respectively. PM(10) exposure increases production of these cytokines by both cell types. Atorvastatin attenuates PM(10)-induced messenger RNA expression and cytokine production by AMs but not by HBECs. It is concluded that statins can modulate the PM(10)-induced inflammatory response in the lung by reducing mediator production by AMs.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».