Tea polyphenols inhibit the activation of NF-κB and the secretion of cytokines and matrix metalloproteinases by macrophages stimulated with Fusobacterium nucleatum
Notice bibliographique
Résumé
Fusobacterium nucleatum has been associated with both periodontal disease and inflammatory bowel disease. This Gram-negative bacterium possesses a high inflammatory potential that may contribute to the disease process. We hypothesized that green and black tea polyphenols attenuate the inflammatory response of monocytes/macrophages mediated by F. nucleatum. We first showed that the tea extracts, EGCG and theaflavins reduce the NF-κB activation induced by F. nucleatum in monocytes. Since NF-κB is a key regulator of genes coding for inflammatory mediators, we tested the effects of tea polyphenols on secretion of IL-1β, IL-6, TNF-α, and CXCL8 by macrophages. A pre-treatment of macrophages with the tea extracts, EGCG, or theaflavins prior to a stimulation with F. nucleatum significantly inhibited the secretion of all four cytokines and reduced the secretion of MMP-3 and MMP-9, two tissue destructive enzymes. TREM-1 expressed by macrophages is a cell-surface receptor involved in the propagation of the inflammatory response to bacterial challenges. Interestingly, tea polyphenols inhibited the secretion/shedding of soluble TREM-1 induced by a stimulation of macrophages with F. nucleatum. The anti-inflammatory properties of tea polyphenols identified in the present study suggested that they may be promising agents for the prevention and/or treatment of periodontal disease and inflammatory bowel disease.
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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 | 0,000 |
| 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 ».