Melatonin inhibits matrix metalloproteinase‐9 (MMP‐9) activation in the lipopolysaccharide (LPS)‐stimulated RAW 264.7 and BV2 cells and a mouse model of meningitis
Notice bibliographique
Résumé
We explored anti-inflammatory potential of melatonin against the lipopolysaccharide (LPS)-induced inflammation in vivo and in vitro. RAW 264.7 and BV2 cells were stimulated by LPS, followed by the treatment with melatonin or vehicle at various time intervals. In a mouse model of meningitis induced by LPS, melatonin (5mg/kg) or vehicle was intravenously injected at 30min postinsult. The activity of matrix metalloproteinase-2 (MMP-2) and metalloproteinase-9 (MMP-9) was determined by gelatin zymography. Nuclear factor-kappa B (NFκB) translocation and binding activity were determined by immunocytochemistry and electrophoretic mobility shift assay (EMSA). Our results showed that either pretreatment or cotreatment with melatonin at 50-500 μm effectively inhibited the LPS-induced proMMP-9 activation in the RAW 264.7 and BV2 cells, respectively (P<0.05). This melatonin-induced proMMP-9 inhibition remained effective when treatment was delayed up to 2 and 6hr postinsult for RAW 264.7 and BV2 cells, respectively (P<0.05 for both groups). Additionally, melatonin significantly attenuated the rises of circulatory and cerebral MMP-9 activity, respectively (P<0.05) and reduced the loss of body weight (P<0.05) in mice with meningitis. Moreover, melatonin (50μm) effectively inhibited nuclear factor-kappa B (NFκB) translocation and binding activity in the LPS-treated RAW 264.7 and BV2 cells, respectively (P<0.05). These results demonstrate direct inhibitory actions of melatonin against postinflammatory NFκB translocation and MMP-9 activation and highlight its ability to inhibit systemic and cerebral MMP-9 activation following brain inflammation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».