Δ<sup>9</sup>‐Tetrahydrocannabinolic acid alleviates collagen‐induced arthritis: Role of PPARγ and CB<sub>1</sub> receptors
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose Δ 9 ‐Tetrahydrocannabinolic acid (Δ 9 ‐THCA‐A), the precursor of Δ 9 ‐THC, is a non‐psychotropic phytocannabinoid that shows PPARγ agonist activity. Here, we investigated the ability of Δ 9 ‐THCA‐A to modulate the classic cannabinoid CB 1 and CB 2 receptors and evaluated its anti‐arthritis activity in vitro and in vivo. Experimental Approach Cannabinoid receptors binding and intrinsic activity, as well as their downstream signalling, were analysed in vitro and in silico. The anti‐arthritis properties of Δ 9 ‐THCA‐A were studied in human chondrocytes and in the murine model of collagen‐induced arthritis (CIA). Plasma disease biomarkers were identified by LC‐MS/MS based on proteomic and elisa assays. Key Results Functional and docking analyses showed that Δ 9 ‐THCA‐A can act as an orthosteric CB 1 receptor agonist and also as a positive allosteric modulator in the presence of CP‐55,940. Also, Δ 9 ‐THCA‐A seemed to be an inverse agonist for CB 2 receptors. In vivo, Δ 9 ‐THCA‐A reduced arthritis in CIA mice, preventing the infiltration of inflammatory cells, synovium hyperplasia, and cartilage damage. Furthermore, Δ 9 ‐THCA‐A inhibited expression of inflammatory and catabolic genes on knee joints. The anti‐arthritic effect of Δ 9 ‐THCA‐A was blocked by either SR141716 or T0070907. Analysis of plasma biomarkers, and determination of cytokines and anti‐collagen antibodies confirmed that Δ 9 ‐THCA‐A mediated its activity mainly through PPARγ and CB 1 receptor pathways. Conclusion and Implications Δ 9 ‐THCA‐A modulates CB 1 receptors through the orthosteric and allosteric binding sites. In addition, Δ 9 ‐THCA‐A exerts anti‐arthritis activity through CB 1 receptors and PPARγ pathways, highlighting its potential for the treatment of chronic inflammatory diseases such as rheumatoid arthritis.
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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) | 0,002 | 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 ».