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Enregistrement W4387779215 · doi:10.3389/fphar.2023.1234300

Development of a novel human triculture model of non-alcoholic fatty liver disease and identification of berberine as ameliorating steatosis, oxidative stress and fibrosis

2023· article· en· W4387779215 sur OpenAlexafffund
Hossein Rafiei, Michelle Yeung, Sara Kowalski, Gerald Krystal, Ingrid Elisia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensTerry Fox Research Institute
Organismes subventionnairesLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésSteatosisFatty liverSteatohepatitisOxidative stressFibrosisReactive oxygen speciesChemistryChemokineInflammationPharmacologyBiochemistryBiologyInternal medicineMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and its progression to non-alcoholic steatohepatitis (NASH) and hepatocarcinoma is a serious and growing problem. However, the development of new therapies is severely hindered by a lack of high-throughput assays for drug testing. Methods: We have developed a simple transwell assay comprised of HepG2 hepatocytes, hepatic LX-2 stellate cells, and differentiated THP-1 cells. The cells were incubated with an activating mixture containing the NASH-associated risk factors, glucose, insulin, free fatty acids (FFAs), and lipopolysaccharide (LPS) for 72 h. We compared different combinations of culture conditions to obtain a model system that recapitulates the main features of NAFLD/NASH, i.e., increased steatosis, reactive oxygen species (ROS), secretion of pro-inflammatory cytokines/chemokines, and presence of fibrosis. To confirm the usefulness of the optimized model system, we screened for compounds that inhibit steatosis in the hepatocytes and evaluated the most effective compound in the triculture model system. Results: The activating mixture stimulated HepG2 cells in this triculture to accumulate more fat and produce higher levels of reactive oxygen species (ROS) than HepG2 cells in monocultures. As well, higher levels of inflammatory cytokines and chemokines (IL-8, IL-6, MIP-1α, etc. ) were produced in this triculture compared to monocultures. In addition, in all LX-2 monocultures and cocultures, exposure to the activating mixture increased markers of fibrosis. A major strength of our triculture system is that it makes possible the simultaneous monitoring of 4 main features of NASH, i.e., steatosis, oxidative stress, inflammation and fibrosis. Screening potential modulators that may reduce steatosis in HepG2 cells revealed the protective effects of the isoalkaloid, berberine. Tested using this novel triculture assay, treatment with 5 µM berberine decreased steatosis and ROS in HepG2 hepatocytes, reduced inflammatory cytokine production and inhibited collagen production from LX-2 cells. Conclusion: This simple triculture model recapitulates the main features of NAFLD/NASH and should be useful for high-throughput preclinical drug discovery. In this model, berberine showed promising results in decreasing steatosis and ROS and protection against fibrosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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