Characterization of cannabinoid plasma concentration, maternal health, and cytokine levels in a rat model of prenatal <i>Cannabis</i> smoke exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabis sativa has gained popularity as a “natural substance”, leading many to falsely assume that it is not harmful. This assumption has been documented amongst pregnant mothers, many of whom consider Cannabis use during pregnancy as benign. The purpose of this study was to validate a Cannabis smoke exposure model in pregnant rats by determining the plasma levels of cannabinoids and associated metabolites in the dams after exposure to either Cannabis smoke or injected cannabinoids. Maternal and fetal cytokine and chemokine profiles were also assessed after exposure. Pregnant Sprague-Dawley rats were treated daily from gestational day 6 – 20 with either room air, i.p. vehicle, inhaled high-Δ 9 -tetrahydrocannabinol (THC) (17.98% THC, 0.1% cannabidiol [CBD]) smoke, inhaled high-CBD (0.1% THC, 12.83% CBD) smoke, 3 mg/kg i.p. THC, or 10 mg/kg i.p. CBD. Our data reveal that THC and CBD, but not their metabolites, accumulate in maternal plasma after repeated exposures. Injection of THC or CBD was associated with fewer offspring and increased uterine reabsorption events. For cytokines and chemokines, injection of THC or CBD up-regulated several pro-inflammatory cytokines compared to control or high-THC smoke or high-CBD smoke in placental and fetal brain tissue, whereas smoke exposure was generally associated with reduced cytokine and chemokine concentrations in placental and fetal brain tissue compared to controls. These results support existing, but limited, knowledge on how different routes of administration contribute to inconsistent manifestations of cannabinoid-mediated effects on pregnancy. Smoked Cannabis is still the most common means of human consumption, and more preclinical investigation is needed to determine the effects of smoke inhalation on developmental and behavioural trajectories.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».