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Enregistrement W4283066155 · doi:10.1007/s00408-022-00546-x

Anti-inflammatory Properties of the Alpha-Melanocyte-Stimulating Hormone in Models of Granulomatous Inflammation

2022· article· en· W4283066155 sur OpenAlexfundno aff
Abdolrazagh Hashemi Shahraki, Runxia Tian, Chongxu Zhang, Nevis Fregien, P.A. Bejarano, Mehdi Mirsaeidi

Notice bibliographique

RevueLung · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoidosis and Beryllium Toxicity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services AdministrationSylvester Comprehensive Cancer Center, University of Miami Health SystemsMallinckrodt PharmaceuticalsOffice of Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésSarcoidosisInflammationMelanocyte-stimulating hormoneImmunologyMedicineContext (archaeology)CytokineProinflammatory cytokineCytotoxic T cellPathogenesisLungIn vitroHormonePathologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Alpha-melanocyte stimulating hormone (α-MSH) is known to have anti-inflammatory effects. However, the anti-inflammatory properties of α-MSH on normal bronchial epithelial cells are largely unknown, especially in the context of in vitro sarcoidosis models. METHODS: We evaluated the anti-inflammatory effects of α-MSH on two different in vitro sarcoidosis models (lung-on-membrane model; LOMM and three-dimensional biochip pulmonary sarcoidosis model; 3D-BSGM) generated from NBECs and an in vivo sarcoidosis mouse model. RESULTS: Treatment with α-MSH decreased inflammatory cytokine levels and downregulated type I interferon pathway genes and related proteins in LOMM and 3D-BSGM models. Treatment with α-MSH also significantly decreased macrophages and cytotoxic T-cells counts in a sarcoidosis mice model. CONCLUSION: Our results confirm the direct role of type I IFNs in the pathogenesis of sarcoid lung granulomas and highlight α-MSH as a potential novel therapeutic agent for treating pulmonary sarcoidosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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