Interpreting ‘anti‐inflammatory’ cytokine responses to exercise: focus on interleukin‐10
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Circulating concentrations of canonically pro‐ and anti‐inflammatory cytokines are commonly measured when evaluating the anti‐inflammatory effects of exercise. An important caveat to interpreting systemic cytokine concentrations as evidence for the anti‐inflammatory effects of exercise is the observed dissociation between circulating cytokine concentrations and cytokine function at the tissue/cellular level. The dichotomization of cytokines as pro‐ or anti‐inflammatory also overlooks the context dependence of cytokine function, which can vary depending on the physiological state being studied, the cytokine's cellular source/target, and magnitude of cytokine responses. We re‐evaluate our current understanding of anti‐inflammatory cytokine responses to exercise by highlighting nuances surrounding the interpretation of altered systemic cytokine concentrations as evidence for changes in inflammatory processes occurring at the tissue/cellular level. We highlight the lesser known pro‐inflammatory and immunostimulatory actions of the prototypical anti‐inflammatory cytokine, interleukin (IL)‐10, including the potentiation of interferon gamma production during endotoxaemia, CD8 + T cell activation in tumour bearing rodents and cancer patients in vivo , and CD8 + T lymphocyte and natural killer cell activation in vitro . IL‐10's more well‐established anti‐inflammatory actions can also be blunted following exercise training and under chronic inflammatory states such as type 2 diabetes (T2D) independently of circulating IL‐10 concentrations. The resistance to IL‐10's anti‐inflammatory action in T2D coincides with blunted STAT3 phosphorylation and can be restored with small‐molecule activators of IL‐10 signalling, highlighting potential therapeutic avenues for restoring IL‐10 action. We posit that inferences based on altered circulating cytokine concentrations alone can miss important functional changes in cytokine action occurring at the tissue/cellular level. image
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».