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Enregistrement W4398223232 · doi:10.1113/jp286228

Direct assessment of leukocyte signalling and cytokine secretion reveals exercise intensity‐dependent reductions in anti‐inflammatory cytokine action

2024· article· en· W4398223232 sur OpenAlexafffund
Hashim Islam, Shun‐Hsi Tsai, Caíque Figueiredo, Garett S. Jackson, Alexis Marcotte‐Chénard, Johannes Bosak, Alfonso Moreno‐Cabañas, Fábio Santos Lira, Jonathan P. Little

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCytokineInternal medicineEndocrinologyTumor necrosis factor alphaMedicineImmune systemMonocyteCTL*Immunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Circulating interleukin (IL)‐6 and IL‐10 concentrations are widely used to evaluate the anti‐inflammatory effects of exercise but do not capture cytokine action at the cellular level. Whether and how acute exercise impacts anti‐inflammatory cytokine action in humans is unknown. To determine how exercise intensity and pattern impact IL‐6 and IL‐10 action in blood leukocytes, 16 active adults (eight males/eight females; age: 30 ± 3 years; body mass index: 22.8 ± 2.3 kg/m 2 ; : 51 ± 6 mL/kg/min) completed a no‐exercise control condition (CTL) or isocaloric bouts of cycling performed below (moderate continuous exercise; MCE) or above (heavy continuous or heavy intermittent exercise; HCE or HIE, respectively) lactate threshold. Venous blood (before, after, 30 min after and 90 min after exercise) was analysed for immune cell subpopulations, plasma cytokine concentrations, anti‐inflammatory cytokine action and monocyte phenotype. Exercise induced rapid leukocytosis ( P < 0.001) and increased plasma IL‐6 ( P < 0.001), IL‐10 ( P = 0.0145) and tumour necrosis factor‐⍺ (TNF‐⍺) ( P = 0.0338) concentrations in an intensity‐dependent manner (HCE and/or HIE vs . CTL). These systemic changes coincided with a diminished ability of IL‐10/6 to phosphorylate STAT3 ( P < 0.001) and inhibit TNF‐⍺ secretion ( P = 0.0238) in blood leukocytes following HCE and HIE. Monocyte polarization experiments revealed lower CD80 [MCE ( P = 0.0933) and HIE ( P = 0.0187) vs . CTL] and a tendency for higher CD163 expression (HCE vs . CTL, P = 0.0985), suggesting that hyporesponsiveness to anti‐inflammatory cytokine action does not impede the ability of exercise to promote an anti‐inflammatory monocyte phenotype. These findings provide novel insights into the immunomodulatory effects of exercise in humans and highlight the importance of directly measuring cellular cytokine action when evaluating the anti‐inflammatory effects of exercise. image Key points Circulating cytokine concentrations are frequently used to evaluate the anti‐inflammatory effects of exercise but may not capture changes in cytokine action occurring at the cellular level. We directly assessed anti‐inflammatory cytokine action – measured using a combination of intracellular signalling and cytokine secretion ex vivo – in distinct immune cell subpopulations after acute calorie‐matched exercise bouts differing in intensity and pattern. Anti‐inflammatory cytokine action was blunted following higher intensity exercise despite corresponding increases in circulating cytokine concentrations and immune cell counts. Changes in cytokine action were not explained by changes in cytokine receptor expression on circulating immune cells. Our findings provide new insights into the immunomodulatory effects of exercise in humans and highlight the importance of directly measuring cellular cytokine action when evaluating the anti‐inflammatory effects of exercise.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
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.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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