Therapeutic effectiveness of orally administered transgenic low‐alkaloid tobacco expressing human interleukin‐10 in a mouse model of colitis
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease (IBD) represents a spectrum of diseases in which inflammation leads to acute and chronic gut injury. It is a growing health issue for which no cure exists. The pathogenesis is multifactorial with links to infectious and environmental events that trigger disease in genetically predisposed individuals. Treatment of the two major forms of IBD, Crohn's disease and ulcerative colitis, involves the reduction of inflammation with toxic immunosuppressive drugs or blocking of the pro-inflammatory effects of tumour necrosis factor-alpha (TNF-alpha) with antibodies. Here, we show that the oral administration of transgenic low-alkaloid tobacco expressing the contra-inflammatory cytokine human interleukin-10 (hIL-10) reduces the severity of colitis by down-regulating TNF-alpha expression directly at the sites of inflammation in IBD-susceptible IL-10(-/-) mice. hIL-10 expressed in plants is biologically active and displays resistance to gastrointestinal degradation. Dietary supplementation with plant tissue delivering up to 9 microg of hIL-10 daily for 4 weeks was well tolerated by treated mice. Gut histology was significantly improved relative to controls (P = 0.002), and was correlated with a decrease in small bowel TNF-alpha mRNA levels and an increase in IL-2 and IL-1beta mRNA levels. Transgenic plants expressing IL-10 to directly attenuate TNF-alpha expression at sites of inflammation in the gut may become a useful new approach in the luminal therapy of IBD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».