Activation of human AML14.3D10 eosinophils by nanoparticles: Modulatory activity on apoptosis and cytokine production
Notice bibliographique
Résumé
Eosinophilic inflammation is frequently observed in response to nanoparticle (NP) exposure in airway rodent models of allergies where the number of eosinophils is increased in lungs. Despite this, it is surprising that the potential cytotoxic effect of NP, as well as their direct role on eosinophils is poorly documented. The present study investigated how different NP can alter the biology of the human eosinophilic cell line AML14.3D10. It was found that among NP forms of CeO2, ZnO, TiO2, and nanosilver of 20 nm (AgNP20) or 70 nm (AgNP70) diameters, only ZnO and AgNP20 induced apoptosis. Caspases-7 and -9 were not activated by the tested NP while caspase-3 was activated by AgNP20 only. However, both ZnO and AgNP20 induced cytoskeletal breakdown as evidenced by the cleavage of lamin B1. Using an ELISArray approach for the simultaneous detection of several analytes (cytokines/chemokines), it was found that only ZnO and AgNP20 increased the production of different analytes including the potent pro-inflammatory CXCL8 (IL-8) chemokine. From the data here, we conclude that toxic effects of some NP could be observed in human eosinophil-like cells and that this could be related, at least partially, by induction of apoptosis and production of cytokines and chemokines involved in inflammation. The results of this study also indicate that distinct NP do not activate similarly human eosinophils, since ZnO and AgNP20 induce apoptosis and cytokine production while others such as TiO2, CeO2, and AgNP70 do not.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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 ».