The effect of cannabis-derived terpenes on alveolar macrophage function
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis sativa (marijuana) is used by millions of people around the world. C. sativa produces hundreds of secondary metabolites including cannabinoids, flavones and terpenes. Terpenes are a broad class of organic compounds that give cannabis and other plants its aroma. Previous studies have demonstrated that terpenes may exert anti-inflammatory properties on immune cells. However, it is not known whether terpenes derived from cannabis alone or in combination with the cannabinoid ∆9-THC impacts the function of alveolar macrophages, a specialized pulmonary innate immune cell that is important in host defense against pathogens. Therefore, we investigated the immunomodulatory properties of two commercially-available cannabis terpene mixtures on the function of MH-S cells, a murine alveolar macrophage cell line. MH-S cells were exposed to terpene mixtures at sublethal doses and to the bacterial product lipopolysaccharide (LPS). We measured inflammatory cytokine levels using qRT-PCR and multiplex ELISA, as well as phagocytosis of opsonized IgG-coated beads or mCherry-expressing Escherichia coli via flow cytometry. Neither terpene mixture affected inflammatory cytokine production by MH-S cells in response to LPS. Terpenes increased MH-S cell uptake of opsonized beads but had no effect on phagocytosis of E. coli. Addition of ∆9-THC to terpenes did not potentiate cytotoxicity nor phagocytosis. These results suggest that terpenes from cannabis have minimal impact on the function of alveolar macrophages.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».