Exploring the Immunomodulatory Potential of Natures Immuno: A Study on Mushroom Formulations in Alleviating LPS-Induced Inflammation.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Inflammatory diseases, such as pulmonary inflammation, lung cancer, and asthma, pose a significant global economic impact, affecting health and quality of life. Proinflammatory cytokines released by the immune system can be activated by Lipopolysaccharides (LPS), an endotoxin mimicking infection by Gram-negative bacteria. Literature suggests an increased risk of inflammatory diseases in females compared to males. Natures Immuno, a formulation extracted from five commonly used mushrooms (Turkey Tail, Cordyceps, Reishi, Shiitake, and Agaricus), aims to address this issue. However, the combined influence of these mushrooms on the immune system is poorly understood. To explore this, we conducted a series of studies evaluating the effect of the treating with this formulation on LPS-induced inflammation. Methods: C57Bl/6 male and female mice (n = 7 per group) were challenged with or without LPS. After the challenge, they were divided into eight groups. Four groups received 1 drop of Natures Immuno twice daily for 5 days, while four groups acted as a control. Inflammatory differences were compared in blood, bronchoalveolar lavage fluid, and lung tissue samples at the end of the treatment periods. Results: Lung inflammatory markers in Natures Immuno-treated mice were significantly lower than in LPS-treated mice. Conclusions: These findings suggest that treatment with these five mushrooms may assist in supporting the immune system against LPS-induced inflammation.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».