Silver nanoparticles rapidly induce atypical human neutrophil cell death by a process involving inflammatory caspases and reactive oxygen species and induce neutrophil extracellular traps release upon cell adhesion. Author links open the author workspace.
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is one of the major toxic effects reported in response to in vitro or in vivo nanoparticle (NP) exposure. Among engineered NPs, silver nanoparticles (AgNPs) are very attractive for the development of therapeutic strategies, especially because of their antimicrobial properties. In humans, neutrophils, key players in inflammation, are the most abundant blood leukocytes that spontaneously undergo apoptosis, a central cell death mechanism regulating inflammation. The aim of this study was to evaluate the effect of AgNPs on neutrophil apoptosis. Transmission electronic microscopy reveals that AgNPs rapidly penetrate inside neutrophils. AgNPs induced atypical cell death where the cell volume increased and the cell surface expression of CD16 remained unaltered unlike apoptotic neutrophils where cell shrinkage and loss of CD16 are typically observed. The AgNP-induced atypical cell death is distinct from necrosis and reversed by a pancaspase inhibitor or by inhibitors of the inflammatory caspase-1 and caspase-4. In addition, AgNPs induced IL-1β production inhibited by caspase-1 and caspase-4 inhibitors and also induced caspase-1 activity. Reactive oxygen species (ROS) production was increased by AgNPs and the atypical cell death was inhibited by the antioxidant n-acetylcysteine. Under similar experimental conditions, adhesion of neutrophils leads to neutrophil extracellular trap (NET) release induced by AgNPs. However, this process was not reversed by caspase inhibitors. We conclude that AgNPs rapidly induced an atypical cell death in neutrophils by a mechanism involving caspase-1, -4 and ROS. However, in adherent neutrophils, AgNPs induced NET release and, therefore, are novel agents able to trigger NET release.
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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 ».