Montelukast reduces inhaled chlorine triggered airway hyperresponsiveness and airway inflammation in the mouse
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose Cysteinyl leukotrienes (CysLTs) are pro‐inflammatory lipid mediators that exacerbate disease state in several asthma phenotypes including asthma induced by allergen, virus and exercise. However, the role of CysLTs in irritant‐induced airway disease is not well characterized. The purpose of the current study was to investigate the effect of montelukast, a CysLT 1 receptor antagonist, on parameters of irritant‐induced asthma induced by inhalation of chlorine in the mouse. Experimental Approach BALB/c mice were exposed to chlorine in air (100 ppm, for 5 min). Montelukast (3 mg·kg −1 ) or the vehicle (1% methylcellulose) was administered 24 and 1 h prior to chlorine exposure and 1 h prior to outcome measurements. Twenty‐four hours after exposure, responses to inhaled aerosolized methacholine, cell composition and an array of cytokines/chemokines in bronchoalveolar lavage (BAL) fluid were measured. Neutralizing antibodies against IL‐6 and VEGF were administered prior to exposures. Key Results Montelukast reduced chlorine ‐induced airway hyperresponsiveness (AHR) to methacholine in the peripheral lung compartment as estimated from dynamic elastance, but not in large conducting airways. Montelukast treatment attenuated chlorine‐induced macrophage influx, neutrophilia and eosinophilia in BAL fluid. Chlorine exposure increased VEGF, IL‐6, the chemokines KC and CCL3 in BAL fluid. Montelukast treatment prevented chlorine‐induced increases in VEGF and IL‐6. Anti‐IL‐6 antibody inhibited chlorine‐induced neutrophilia and reduced AHR. Conclusions and Implications Pre‐treatment with montelukast attenuated chlorine‐induced neutrophilia and AHR in mice. These effects are mediated, in part, via IL‐6.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».