Receptor‐mediated effects of Δ<sup>9</sup>‐tetrahydrocannabinol and cannabidiol on the inflammatory response of alveolar macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Δ 9 ‐Tetrahydrocannabinol (Δ 9 ‐THC) and cannabidiol (CBD) are cannabinoids found in Cannabis sativa . While research supports cannabinoids reduce inflammation, the consensus surrounding receptor(s)‐mediated effects has yet to be established. Here, we investigated the receptor‐mediated properties of Δ 9 ‐THC and CBD on alveolar macrophages, an important pulmonary immune cell in direct contact with cannabinoids inhaled by cannabis smokers. MH‐S cells, a mouse alveolar macrophage cell line, were exposed to Δ 9 ‐THC and CBD, with and without lipopolysaccharide (LPS). Outcomes included RNA‐sequencing and cytokine analysis. Δ 9 ‐THC and CBD alone did not affect the basal transcriptional response of MH‐S cells. In response to LPS, Δ 9 ‐THC and CBD significantly reduced the expression of numerous proinflammatory cytokines including tumor necrosis factor‐alpha, interleukin (IL)‐1β and IL‐6, an effect that was dependent on CB 2 . The anti‐inflammatory effects of CBD but not Δ 9 ‐THC were mediated through a reduction in signaling through nuclear factor‐kappa B and extracellular signal‑regulated protein kinase 1/2. These results suggest that CBD and Δ 9 ‐THC have potent immunomodulatory properties in alveolar macrophages, a cell type important in immune homeostasis in the lungs. Further investigation into the effects of cannabinoids on lung immune cells could lead to the identification of therapies that may ameliorate conditions characterized by inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».