Effect of Delta-9-tetrahydrocannabinol and cannabidiol on milk proteins and lipid levels in HC11 cells
Notice bibliographique
Résumé
Pregnant and lactating women have been discouraged from using cannabis by Health Canada. However, the increasing rate of cannabis use among pregnant women has presented an urgent need to investigate its physiological effects during the perinatal period. During pregnancy, the mammary gland (MG) undergoes remodeling, which involves alveolar differentiation of mammary epithelial cells (MECs), which is essential for breast milk production and secretion. Limited evidence has been reported on the impact of cannabis or its components, delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD), on MG development or MEC differentiation. In this study, we investigated the effects of THC and CBD on the differentiation of MECs by assessing changes in cellular viability, lipid accumulation, and gene and protein expression of major milk protein and lipid synthesizing markers. using the HC11 cells as a model. We hypothesized that THC and CBD will negatively impact the synthesis of milk proteins and lipids, as well as lipid markers in HC11 cells. Our results demonstrated that THC and CBD reduced cellular viability at concentrations above 30μM and 20μM, respectively. Relative to control, 10μM THC and 10μM CBD reduced mRNA levels of milk proteins (CSN2 and WAP), lipid synthesizing and glucose transport markers (GLUT 1, HK2, FASN, FABP4, PLIN2 and LPL), as well as whey acidic protein and lipid levels. In addition, co-treatment of a CB2 antagonist with THC, and a CB2 agonist with CBD, reversed the impact of THC and CBD on the mRNA levels of key markers, respectively. In conclusion, 10μM THC and CBD altered the differentiation of HC11 cells, in part via the CB2 receptor.
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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 | 0,001 |
| 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 ».