Bufexamac ameliorates LPS-induced acute lung injury in mice by targeting LTA4H
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophils play an important role in the occurrence and development of acute lung injury (ALI). Leukotriene B4 (LTB4), a hydrolysis product of epoxide leukotriene A4 (LTA4) catalyzed by LTA4 hydrolase (LTA4H), is one of the most potent chemoattractants for neutrophil. Bufexamac is a drug widely used as an anti-inflammatory agent on the skin, however, the mechanism of action is still not fully understood. In this study, we found bufexamac was capable of specifically inhibiting LTA4H enzymatic activity and revealed the mode of interaction of bufexamac and LTA4H using X-ray crystallography. Moreover, bufexamac significantly prevented the production of LTB4 in neutrophil and inhibited the fMLP-induced neutrophil migration through inhibition of LTA4H. Finally, bufexamac significantly attenuated lung inflammation as reflected by reduced LTB4 levels and weakened neutrophil infiltration in bronchoalveolar lavage fluid from a lipopolysaccharide-induced ALI mouse model. In summary, our study indicates that bufexamac acts as an inhibitor of LTB4 biosynthesis and may have potential clinical applications for the treatment of ALI.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».