Apoptosis, oxidative metabolism and interleukin-8 production in human neutrophils exposed to azithromycin: effects of Streptococcus pneumoniae
Notice bibliographique
Résumé
Pathogen virulence factors and the host inflammatory response cause tissue injury associated with respiratory tract infections. The azalide azithromycin has demonstrated efficacy in the treatment of these infections. It has been demonstrated previously that induction of polymorphonuclear leucocyte (PMN) apoptosis is associated with minimization of tissue damage and inflammation in the lung. We hypothesized that, in addition to its antibacterial effects, azithromycin may promote apoptosis. The aim of the study was to determine the effects of azithromycin on PMN apoptosis, oxidative function and interleukin-8 (IL-8) production in the presence or absence of Streptococcus pneumoniae, in comparison with penicillin, erythromycin, dexamethasone or phosphate-buffered saline. Human circulating PMNs were assessed for apoptosis (by annexin V labelling and ELISA), oxidative function (by nitroblue tetrazolium reduction) and IL-8 production (by ELISA). Azithromycin significantly induced PMN apoptosis in the absence of S. pneumoniae after 1 h (10.27% +/- 1.48%, compared with 2.19% +/- 0.42% in controls) to levels similar to those after 3 h induction with tumour necrosis factor-alpha (8. 73% +/- 1.86%). This effect was abolished in the presence of S. pneumoniae. Apoptosis in PMNs exposed to the other drugs was not significantly different from that in controls. Azithromycin did not affect PMN oxidative metabolism or IL-8 production. In summary, azithromycin-induced PMN apoptosis may be detected in the absence of any effect on PMN function, and the pro-apoptotic properties of azithromycin are inhibited in the presence of S. pneumoniae.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».