Standardized Cannabis Smoke Extract Induces Inflammation in Human Lung Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis (marijuana) is the most commonly used illicit product in the world and is the second most smoked plant after tobacco. There has been a rapid increase in the number of countries legalizing cannabis for both recreational and medicinal purposes. Smoking cannabis in the form of a joint is the most common mode of cannabis consumption. Combustion of cannabis smoke generates many of the same chemicals as tobacco smoke. Although the impact of tobacco smoke on respiratory health is well-known, the consequence of cannabis smoke on the respiratory system and, in particular, the inflammatory response is unclear. Besides the combustion products present in cannabis smoke, cannabis also contains cannabinoids including Δ9-tetrahydrocannabinol (Δ9-THC) and cannabidiol (CBD). These compounds are hydrophobic and not present in aqueous solutions. In order to understand the impact of cannabis smoke on pathological mechanisms associated with adverse respiratory outcomes, the development of in vitro surrogates of cannabis smoke exposure is needed. Therefore, we developed a standardized protocol for the generation of cannabis smoke extract (CaSE) to investigate its effect on cellular mechanisms in vitro. First, we determined the concentration of Δ9-THC, one of the major cannabinoids, by ELISA and found that addition of methanol to the cell culture media during generation of the aqueous smoke extract significantly increased the amount of Δ9-THC. We also observed by LC-MS/MS that CaSE preparation with methanol contains CBD. Using a functional assay in cells for CB1 receptors, the major target of cannabinoids, we found that this CaSE contains Δ9-THC which activates CB1 receptors. Finally, this standardized preparation of CaSE induces an inflammatory response in human lung fibroblasts. This study provides an optimized protocol for aqueous CaSE preparation containing biologically active cannabinoids that can be used for in vitro experimentation of cannabis smoke and its potential impact on various indices of pulmonary health.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».