Immune Activation by a Nutraceutical Blend: Rapid Increase in Immune-Modulating Cytokines, Followed by Induction of Anti-Inflammatory and Restorative Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Immune cells express Pattern Recognition Receptors (PRRs) to recognize potentially pathogenic microbial forms. Nutraceutical compounds can induce immune cell activation through PRRs. The nutraceutical immune blend (IB), QuickStart™, contains botanical and yeast-derived ligands for PRRs, along with vitamin C and zinc. We evaluated immune-activating effects of the IB and its ingredients in vitro. Human peripheral blood mononuclear cells were treated with either the IB or single ingredients: elderberry extract, the proprietary Saccharomyces cerevisiae fermentate EpiCor™ (Sacc), the plant-based hemicellulose preparation Natramune (PDS-2865)™ (Hemi), vitamin C (VitC), or zinc gluconate (Zinc). The IB triggered sequential waves of immune activation. Initial cytokine induction by the IB at 2 h involved the immune-activating cytokines IL-6, IL-8, MIP-1α, and TNF-α, and the stem cell-mobilizing growth factor G-CSF, as did Sacc and Hemi. The 24 h immune-activation by the IB included increases in IL-1β, IL-17A, IP-10, GM-CSF, Basis FGF, PDGF-BB, and the anti-inflammatory cytokine IL-10. Increased CD69 expression by the IB was also seen for VitC and Sacc. Increased CD25 expression by the IB on monocytes was also seen for Sacc. The IB triggered rapid immune activating events of higher magnitude than the single ingredients, involving immune-activating cytokines and restorative growth factors. Clinical research is warranted to evaluate rapid immune-modulating events upon consumption.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».