Ibuprofen Modulates NF-ĸB Activity but Not IL-8 Production in Cystic Fibrosis Respiratory Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-dose ibuprofen is clinically effective in cystic fibrosis (CF); however, its molecular mechanisms are poorly understood. OBJECTIVE: To test the hypothesis that clinically relevant concentrations of ibuprofen suppress activation of nuclear factor (NF)-kappaB and thus down-regulate stimulated interleukin (IL)-8 production in CF respiratory epithelial cells. METHODS: The majority of experiments were conducted in CFTE29o- cells (F508del-mutated CF transmembrane regulator, CFTR). Key experiments were confirmed in CFBE41o- cells (F508del-mutated CFTR) and 1HAEo- cells (wild-type CFTR). NF-kappaB and IL-8 were stimulated with tumour necrosis factor (TNF)-alpha or IL-1beta. NF-kappaB and IL-8 suppression by ibuprofen (480 microM) was compared to dexamethasone (5 nM). RESULTS: Both TNF-alpha and IL-1beta activated NF-kappaB and stimulated IL-8 production. Both ibuprofen and dexamethasone demonstrated comparably modest suppression of NF-kappaB transcriptional activity. However, ibuprofen had no effect on stimulated IL-8 mRNA and protein. By contrast, dexamethasone significantly down-regulated stimulated IL-8 mRNA and protein. CONCLUSIONS: The present data do not support the hypothesis that ibuprofen down-regulates IL-8 production in response to TNF-alpha and IL-1beta in CF respiratory epithelium. Suppression of NF-kappaB transcriptional activity does not discriminate between anti-inflammatory drugs with or without effects on IL-8 production. We speculate that NF-kappaB-independent mechanisms may be responsible for anti-IL-8 effects of dexamethasone.
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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 ».