Cannabinoid Mixture Affects the Fate and Functions of B Cells through the Modulation of the Caspase and MAP Kinase Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use is continuously increasing in Canada, raising concerns about its potential impact on immunity. The current study assessed the impact of a cannabinoid mixture (CM) on B cells and the mechanisms by which the CM exerts its potential anti-inflammatory properties. Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were treated with different concentrations of the CM to evaluate cytotoxicity. In addition, flow cytometry was used to evaluate oxidative stress, antioxidant levels, mitochondrial membrane potential, apoptosis, caspase activation, and the activation of key signaling pathways (ERK1/2, NF-κB, STAT5, and p38). The number of IgM- and IgG-expressing cells was assessed using FluoroSpot, and the cytokine production profile of the B cells was explored using a cytokine array. Our results reveal that the CM induced B-cell cytotoxicity in a dose-dependent manner, which was mediated by apoptosis. The levels of ROS and those of the activated caspases, mitochondrial membrane potential, and DNA damage increased following exposure to the CM (3 µg/mL). In addition, the activation of MAP Kinase, STATs, and the NF-κB pathway and the number of IgM- and IgG-expressing cells were reduced following exposure to the CM. Furthermore, the exposure to the CM significantly altered the cytokine profile of the B cells. Our results suggest that cannabinoids have a detrimental effect on B cells, inducing caspase-mediated apoptosis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».