AhR controls pulmonary inflammation from cannabis smoke
Notice bibliographique
Résumé
Δ9-Tetrahydrocannabinol (THC) is a cannabinoid in Cannabis sativa. THC may be anti-inflammatory, but the effects of cannabis smoke on lung inflammation are unknown. This is relevant as inhaling cannabis smoke is the most common way that cannabis is consumed. THC interacts with CB1 and CB2 receptors, but may also interact with the aryl hydrocarbon receptor (AhR), a ligand-activated transcription factor highly expressed in the lungs that controls inflammation. We hypothesize that the AhR is a key regulator of inflammation from cannabis smoke exposure. Heterozygous (Ahr+/−) and knock-out (Ahr−/−) mice were exposed to THC-dominant cannabis smoke. Nose-only inhalation exposures were performed twice per day in groups of two joints for 3 days. THC ELISA was performed on the plasma. Extracellular vesicles (EVs) were extracted from the bronchoaveolar lavage (BAL) fluid. Proteins from lungs, EVs, and BAL fluid were assessed through LC-MS/MS. Immune cells of the lung were assessed by flow cytometry. Cannabis smoke activated the AhR in Ahr+/- mice as indicated by increased CYP1A1 mRNA expression. Cannabis smoke exposed Ahr-/- mice had a decrease in percent of viable cells and total immune cells but an increase in neutrophils. Lung compartments show distinct protein profiles as well as inflammatory pathway enrichment from cannabis smoke treatments which is further exacerbated in Ahr-/- mice. Cannabis smoke activates the AhR and increases lung inflammation in the absence of AhR expression. Overall, this work investigates the consequences of cannabis smoke on lung inflammation and its therapeutic potential in lung health, pointing toward a pivotal role for the AhR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».