Pseudopterosin A-D Modulates Dendritic Cell Activation in Skin Sensitization
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the anti-inflammatory effects of the marine diterpene glycosides pseudopterosin A-D (PsA-D) in mitigating nickel sulfate (NiSO4)-induced skin sensitization. In dermal dendritic cell (DDC) surrogates, PsA-D pre-treatment significantly reduced NiSO4-induced upregulation of key activation surface markers, cluster of differentiation (CD)54 (~1.2-fold), and CD86 (~1.6-fold). Additionally, PsA-D inhibited the NiSO4-induced activation of the nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NF-κB) pathway by suppressing inhibitor of kappa B alpha (IκBα) degradation. Furthermore, PsA-D suppressed inflammatory responses by inhibiting the NiSO4-induced secretion of pro-inflammatory cytokines, including interleukin (IL)-8 (~6.8-fold), IL-6 (~2.2-fold), and IL-1β (~5.3-fold). In a full-thickness human skin model incorporating DDC surrogates, topical application of PsA-D effectively attenuated NiSO4-induced mRNA expression of IL-8 (~2.1-fold), IL-6 (~2.6-fold), and IL-1β (~2.2-fold), along with the key inflammatory mediators cyclooxygenase-2 (COX-2) (~3.5-fold) and NOD-like receptor family pyrin domain-containing 3 (NLRP3) (~2.1-fold). Overall, PsA-D demonstrated comparable efficacy to dexamethasone, a benchmark corticosteroid, providing a promising therapeutic alternative to corticosteroids for the treatment of skin sensitization and allergic contact dermatitis. However, to maximize PsA-D’s therapeutic potential, future studies on optimizing the bioavailability and formulation of PsA-D are required.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».