Cannabis smoke suppresses antiviral immune responses to influenza A in mice
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Despite its increasingly widespread use, little is known about the impact of cannabis smoking on the response to viral infections like influenza A virus (IAV). Many assume that cannabis smoking will disrupt antiviral responses in a manner similar to cigarette smoking; however, since cannabinoids exhibit anti-inflammatory effects, cannabis smoke exposure may impact viral infection in distinct ways. Methods Male and female BALB/c mice were exposed daily to cannabis smoke and concurrently intranasally instilled with IAV. Viral burden, inflammatory mediator levels (multiplex ELISA), lung immune cells populations (flow cytometry) and gene expression patterns (RNA sequencing) were assessed in the lungs. Plasma IAV-specific antibodies were measured via ELISA. Results We found that cannabis smoke exposure increased pulmonary viral burden while decreasing total leukocytes, including macrophages, monocytes and dendritic cell populations in the lungs. Furthermore, infection-induced upregulation of certain inflammatory mediators (interferon-γ and C-C motif chemokine ligand 5) was blunted by cannabis smoke exposure, which in females was linked to the transcriptional downregulation of pathways involved in innate and adaptive immune responses. Finally, plasma levels of IAV-specific IgM and IgG1 were significantly decreased in cannabis smoke-exposed, infected mice compared to infected controls, only in female mice. Conclusions Overall, cannabis smoke exposure disrupted host-defence processes, leading to increased viral burden and dampened inflammatory signalling. These results suggest that cannabis smoking is detrimental to the maintenance of pulmonary homeostasis during viral infection and highlight the need for data regarding the impact on immune competency in humans.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».