Attenuation of mast cell degranulation and pro-inflammatory cytokine release by rosemary extract and carnosic acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mast cells are sentinel immune cells that drive normal and pathological inflammatory responses, most notably allergic inflammation. Allergen-induced mast cell activation results in rapid degranulation of preformed pro-inflammatory mediators in the early phase, and sustained release of newly synthesized pro-inflammatory mediators in the late phase. Plant compounds known as polyphenols, have been examined in models of pathology due to their inhibition of pro-inflammatory mediator release. Rosemary extract (RE) and three polyphenolic constituents: carnosic acid (CA), carnosol (CO) and rosmarinic acid (RA) have been found to inhibit signaling cascades required for pro-inflammatory mediator release. The objective of this study was to establish the inhibitory effects of RE in a mast cell model and dissect the polyphenolic mixture, focusing on CA, CO, and RA, evaluating their potential as novel therapeutics. Sensitized mast cells were stimulated with allergen and treated with RE (5–50 μg/ml), CA, CO or RA (1–100 μM). The β-hexosaminidase release assay was used to measure degranulation, and cytokine release was measured by ELISA. Degranulation was inhibited dose dependently to 10% when treated with RE, 14% CA and 17% CO (p<0.001), while RA had no effect. ELISA analysis showed RE and CA inhibit release of IL-6 (p<0.05, p<0.0001), TNF (p<0.05, p<0.0001), and IL-13 (p<0.05, p<0.0001) while CO and RA had no effect. These novel findings identify RE and CA as potent regulators of mast cell functional responses. Further dissecting the mechanism behind RE and CA mediated inhibition of pro-inflammatory mediator release, will support the establishment of these natural plant products as effective anti-inflammatory therapeutics.
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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) | 0,001 | 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 ».