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Enregistrement W3117198608 · doi:10.3233/jcb-209011

DIBI, a novel polymeric iron chelator modulates IL-6 and IL-8 secretion from Cystic Fibrosis airway epithelial cells in response to endotoxin induction

2020· article· en· W3117198608 sur OpenAlexaff
Maral Aali, Alexa Caldwell, Audrey Li, Bruce E. Holbein, Valérie Chappe, Christine Lehmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biotechnology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationSecretionCystic fibrosisLipopolysaccharideFibrosisImmune systemImmunologyMedicineChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron chelators have been utilized clinically to treat patients with iron overload conditions. There is a growing body of evidence linking iron dysregulation and reactive oxygen species (ROS) overproduction as underlying factors in Cystic Fibrosis (CF) disease. The chronic inflammation can lead to progressive airway destruction. Alleviation of this chronic inflammation is a potential target for CF treatment and thus, this research investigated the dose-response effects of DIBI, a novel iron chelator, on inflammation in CF nasal epithelial cells. Polarized CF cells were stimulated with, lipopolysaccharide (LPS), co-treated with DIBI (LPS+DIBI), or DIBI alone (DIBI). We demonstrated that DIBI modulated the release of IL-6 and IL-8 in CF cells in a dose-dependent manner. Reduction of extracellular iron with the lower doses of DIBI (25 and 50μM), increased IL-6 secretion in non-induced cells. LPS challenge increased IL-6 and IL-8 secretion which was suppressed by high dose (200μM) DIBI administration. This study demonstrates the therapeutic potential of iron chelation therapy to treat the dysregulation of the immune response in CF patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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