LPS-RS attenuation of lipopolysaccharide-induced acute lung injury involves NF-κB inhibition
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we studied the effect of lipopolysaccharide from Rhodobacter sphaeroides (LPS-RS), an inhibitor of Toll-like receptor 4 (TLR4), in LPS-induced acute lung injury (ALI). Male Sprague-Dawley rats were treated with LPS-RS (0.1 mg/kg body mass, by intraperitoneal (i.p.) injection) 1 h before LPS injection (10 mg/kg, i.p.). Bronchoalveolar lavage fluid (BALF) and lung tissues were collected 24 h later to determine total and differential cell count, total protein content, levels of lactate dehydrogenase (LDH), histopathological changes, markers of oxidative stress, and mRNA expression of the inhibitory protein nuclear factor kappaB-α (NFκBIA) and TLR4. Additionally, rings of pulmonary artery were isolated for measuring vascular reactivity. LPS-induced ALI was indicated by increases in total and differential cell count, total protein, and LDH in BALF, and increased lung levels of malondialdehyde (MDA), as well as decreased activity of reduced glutathione (GSH) and superoxide dismutase (SOD). Moreover, LPS increased pulmonary artery contraction in response to phenylephrine (PE). Additionally, LPS downregulated mRNA expression of NFκBIA and upregulated mRNA expression of TLR4. LPS caused a marked inflammation in the lung tissue, with tubercular granuloma and numerous neutrophils. Pretreatment with LPS-RS protected against LPS-induced ALI by decreasing total and differential cell count, total protein, and LDH in BALF, and increased pulmonary GSH content and SOD activity without affecting MDA content. Additionally, it decreased the elevated PE-induced pulmonary artery contraction. LPS-RS upregulated mRNA expression of NFκBIA and downregulated mRNA expression of TLR4. Moreover, LPS-RS prevented inflammation in lung tissues. In conclusion, pretreatment with LPS-RS protects against LPS-induced ALI in rats through its anti-inflammatory effects, possibly by decreasing the mRNA expression of TLR4 and increasing that of NFκBIA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 ».