The Anti-Inflammatory Effects of Cannabis Sativa Extracts on LPS-Induced Cytokines Release in Immune and Non-Immune Cells in Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is the response of the innate immune system to any type of injury. Although acute inflammation is critical for survival, dysregulation of innate immune response leads to chronic in-flammation. Many synthetic anti-inflammatory drugs have side effects, and thus, natural an-ti-inflammatory compounds are still needed. Cannabis sativa L. may provide a good source of in-flammation-reducing molecules. Here, we tested the anti-inflammatory properties of cannabis ex-tracts and pure cannabinoids in lipopolysaccharide (LPS)-induced inflammation in human THP-1 macrophages. We found that pre-treatment with cannabidiol (CBD), delta-9-tetrahydrocannabinol (THC), or extracts containing high levels of CBD or THC reduce the level of induction of various cytokines. The CBD was more efficient than THC, and the extracts were more efficient than pure cannabinoids. Finally, IL-6, IL-10 and monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) were most sensitive to pre-treatments with CBD and THC, while IL-1β, IL-8 and TNF-α were less responsive. Thus, our work demonstrates the potential of use of cannabinoids or/and cannabis extracts for the reduction of inflammation and establishes IL-6 and MCP-1 as the sensitive markers for the analysis of the effect of cannabinoids on inflammation in macrophages.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».