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Enregistrement W2975852739 · doi:10.1002/jlb.3a0919-049rrr

Human leukocytes differentially express endocannabinoid-glycerol lipases and hydrolyze 2-arachidonoyl-glycerol and its metabolites from the 15-lipoxygenase and cyclooxygenase pathways

2019· article· en· W2975852739 sur OpenAlexafffund
Caroline Turcotte, Élizabeth Dumais, Anne‐Sophie Archambault, Cyril Martin, Marie‐Renée Blanchet, Élyse Y. Bissonnette, Louis‐Philippe Boulet, Michel Laviolette, Vincenzo Di Marzo, Nicolas Flamand

Notice bibliographique

RevueJournal of Leukocyte Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEndocannabinoid systemLipoxygenaseCyclooxygenaseBiologyGlycerolEicosanoidEnzymeMonoacylglycerol lipaseBiochemistryHydrolysisArachidonic acidReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 2-Arachidonoyl-glycerol (2-AG) is an endocannabinoid with anti-inflammatory properties. Blocking 2-AG hydrolysis to enhance CB2 signaling has proven effective in mouse models of inflammation. However, the expression of 2-AG lipases has never been thoroughly investigated in human leukocytes. Herein, we investigated the expression of seven 2-AG hydrolases by human blood leukocytes and alveolar macrophages (AMs) and found the following protein expression pattern: monoacylglycerol (MAG lipase; eosinophils, AMs, monocytes), carboxylesterase (CES1; monocytes, AMs), palmitoyl-protein thioesterase (PPT1; AMs), α/β-hydrolase domain (ABHD6; mainly AMs), ABHD12 (all), ABHD16A (all), and LYPLA2 (lysophospholipase 2; monocytes, lymphocytes, AMs). We next found that all leukocytes could hydrolyze 2-AG and its metabolites derived from cyclooxygenase-2 (prostaglandin E2-glycerol [PGE2-G]) and the 15-lipoxygenase (15-hydroxy-eicosatetraenoyl-glycerol [15-HETE-G]). Neutrophils and eosinophils were consistently better at hydrolyzing 2-AG and its metabolites than monocytes and lymphocytes. Moreover, the efficacy of leukocytes to hydrolyze 2-AG and its metabolites was 2-AG ≥ 15-HETE-G >> PGE2-G for each leukocyte. Using the inhibitors methylarachidonoyl-fluorophosphonate (MAFP), 4-nitrophenyl-4-(dibenzo[d][1,3]dioxol-5-yl(hydroxy)methyl)piperidine-1-carboxylate (JZL184), Palmostatin B, 4′-carbamoylbiphenyl-4-yl methyl(3-(pyridin-4-yl)benzyl)carbamate, N-methyl-N-[[3-(4-pyridinyl)phenyl]methyl]-4′-(aminocarbonyl)[1,1′-biphenyl]-4-yl ester carbamic acid (WWL70), 4′-[[[methyl[[3-(4-pyridinyl)phenyl]methyl]amino]carbonyl]oxy]-[1,1′-biphenyl]-4-carboxylic acid, ethyl ester (WWL113), tetrahydrolipstatin, and ML349, we could not pinpoint a specific hydrolase responsible for the hydrolysis of 2-AG, PGE2-G, and 15-HETE-G by these leukocytes. Furthermore, JZL184, a selective MAG lipase inhibitor, blocked the hydrolysis of 2-AG, PGE2-G, and 15-HETE-G by neutrophils and the hydrolysis of PGE2-G and 15-HETE-G by lymphocytes, two cell types with limited/no MAG lipase. Using an activity-based protein profiling (ABPP) probe to label hydrolases in leukocytes, we found that they express many MAFP-sensitive hydrolases and an unknown JZL184-sensitive hydrolase of ∼52 kDa. Altogether, our results indicate that human leukocytes are experts at hydrolyzing 2-AG and its metabolites via multiple lipases and probably via a yet-to-be characterized 52 kDa hydrolase. Blocking 2-AG hydrolysis in humans will likely abrogate the ability of human leukocytes to degrade 2-AG and its metabolites and increase their anti-inflammatory effects in vivo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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