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Enregistrement W4387062432 · doi:10.1249/01.mss.0000987392.71196.c2

Beyond Circulating Cytokines: Impact Of Exercise Intensity On Anti-inflammatory Cytokine Action In Monocytes And Lymphocytes

2023· article· en· W4387062432 sur OpenAlexaff
Hashim Islam, Shun‐Hsi Tsai, Alexis Marcotte‐Chénard, Garett S. Jackson, Caíque Figueiredo, Johannes Bosak, Alfonso Moreno‐Cabañas, Jonathan P. Little

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytokineMedicineInternal medicineImmune systemExercise intensityEndocrinologyImmunologyCD14StimulationHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise-induced changes in circulating cytokine concentrations are widely used to support the anti-inflammatory effects of exercise. However, circulating cytokines do not capture important functional changes in cytokine action occurring at the cellular level. PURPOSE: To test the novel hypothesis that anti-inflammatory cytokine signaling in blood leukocytes - directly reflecting cellular cytokine action - is altered in an exercise intensity-dependent manner. METHODS: Active young adults completed a no-exercise control session (CTRL) or two exercise sessions involving work-matched (350 kcal) continuous cycling above (heavy intensity continuous exercise; HICE) or below (moderate intensity continuous exercise; MICE) lactate threshold in a counterbalanced crossover design with serial intravenous blood samples obtained before and after exercise. Changes in major immune cell subtypes were quantified using a hematology analyzer and phosphorylation of signal transducer and activation of transcription 3 (STAT3; a key intracellular transducer of anti-inflammatory cytokine action) was measured using flow cytometry following interleukin (IL)-6 (10 ng/mL) and IL-10 (100 ng/mL) stimulation of blood leukocytes ex vivo. RESULTS: Preliminary data from 6 participants (5 males, 1 female; age: 29 ± 2 years, BMI: 25 ± 2 kg/m2; VO2peak: 51 ± 5 ml/kg/min), revealed increases in total white blood cells (~48%), lymphocytes (~70%), monocytes (~38%), and neutrophils (~37%) immediately following HICE (p < 0.05), with no corresponding changes over time in CTRL (p > 0.49) or MICE (p > 0.12). IL-6 and IL-10 mediated STAT3 phosphorylation in CD14+ monocytes and CD4+ lymphocytes was reduced (~15-20%) immediately and 90 minutes following HICE (both p < 0.05). No changes in IL-10 or IL-6 mediated STAT3 phosphorylation were apparent over time in CTRL (p > 0.3) or MICE (p > 0.07). CONCLUSIONS: Contrary to the well documented increases in anti-inflammatory cytokine concentrations after exercise, our preliminary observations suggest that the ability of IL-6 and IL-10 to activate anti-inflammatory signaling pathways may be transiently blunted following acute heavy intensity exercise. Further work is needed to provide insight into the mechanisms and consequences of reduced anti-inflammatory cytokine signaling following HICE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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