Euterpe oleracea Mart. Bioactive Molecules: Promising Agents to Modulate the NLRP3 Inflammasome
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is a vital mechanism that defends the organism against infections and restores homeostasis. However, when inflammation becomes uncontrolled, it leads to chronic inflammation. The NLRP3 inflammasome is crucial in chronic inflammatory responses and has become a focal point in research for new anti-inflammatory therapies. Flavonoids like catechin, apigenin, and epicatechin are known for their bioactive properties (antioxidant, anti-inflammatory, etc.), but the mechanisms behind their anti-inflammatory actions remain unclear. This study aimed to explore the ability of various flavonoids (isolated and combined) to modulate the NLRP3 inflammasome using in silico and in vitro models. Computer simulations, such as molecular docking, molecular dynamics, and MM/GBSA calculations examined the interactions between bioactive molecules and NLRP3 PYD. THP1 cells were treated with LPS + nigericin to activate NLRP3, followed by flavonoid treatment at different concentrations. THP1-derived macrophages were also treated following NLRP3 activation protocols. The assays included colorimetric, fluorometric, microscopic, and molecular techniques. The results showed that catechin, apigenin, and epicatechin had high binding affinity to NLRP3 PYD, similar to the known NLRP3 inhibitor MCC950. These flavonoids, particularly at 1 µg/mL, 0.1 µg/mL, and 0.01 µg/mL, respectively, significantly reduced LPS + nigericin effects in both cell types and decreased pro-inflammatory cytokine, caspase-1, and NLRP3 gene expression, suggesting their potential as anti-inflammatory agents through NLRP3 modulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».