Proteomic profiling reveals engineered chitosan nanoparticles mediated cellular crosstalk and immunomodulation for therapeutic application in apical periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
Macrophages (MQ) are major constituents of chronically inflamed periapical tissues in apical periodontitis. This study aimed to investigate the immunomodulatory effect of engineered bioactive chitosan-based nanoparticles (CSnp) antibiofilm medication on MQ cocultured with periodontal ligament fibroblasts (PdLF). Cells viability, spreading, PdLF migration, and intracellular CSnp uptake were characterized. Tandem Mass Tag-based proteomics was applied to analyze MQ global protein expression profiles after interaction with Enterococcus faecalis biofilm, CSnp-treated biofilm, and CSnp. Secreted inflammatory mediators were analyzed. Following bioinformatics analyses, candidate proteins were validated via targeted proteomics. CSnp maintained cells viability, increased MQ spreading, and PdLF migration (p < 0.05). Transmission electron micrographs demonstrated CSnp internalization via macropinocytosis, clathrin-mediated endocytosis, and phagocytosis. Proteomic analysis revealed that CSnp-treated biofilm upregulated proteins (>1.5-folds, p < 0.05) showed functional enrichment in the pathway of metal sequestration by antimicrobial proteins, while downregulated proteins showed enrichment in ferroptosis. CSnp upregulated proteins exhibiting antioxidant and immunoregulatory properties. Upregulation of SERPINB1 by CSnp (>1.5-folds, p < 0.05) was validated. CSnp-treated biofilm reduced pro-inflammatory IL-1β and nitric oxide but enhanced anti-inflammatory IL-10 and TGF-β1 (p < 0.05). Internalized engineered bioactive CSnp reprogrammed MQ proteomic and cytokine profiles to modulate biofilm-mediated inflammation, and prompted PdLF migration, emphasizing its potential to regulate healing process in the treatment of apical periodontitis.
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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) | 0,000 | 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 ».