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Enregistrement W4412649347 · doi:10.1177/23523689261444878

Propofol’s Anti-Inflammatory Action Is Independent of Endocannabinoid System Activation in Microglia

2025· preprint· en· W4412649347 sur OpenAlexaff
Pouria Abdolmohammadi, Bashir Bietar, Juan Zhou, Christine Lehmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biotechnology · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaEndocannabinoid systemPropofolAction (physics)NeurosciencePharmacologyMedicineChemistryInflammationInternal medicinePsychologyReceptorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Propofol is well-known for its inhibitory effects in the central nervous system (CNS) as an intravenous anesthetic. Less is known about propofol's impact on microglial activity. Studies have suggested a link to the endocannabinoid system (ECS). Propofol has been shown to indirectly modulate cannabinoid type 1 (CB1R) and type 2 (CB2R) receptors on microglia, with CB2R playing a key role in regulating anti-inflammatory immune responses. The objective of this study was to evaluate potential anti-inflammatory effects of propofol on microglia and to determine whether any observed effects are associated with the ECS. To investigate this, we treated LPS-stimulated SIMA9 microglial cells with propofol, both in the presence and absence of antagonists for CB2R and CB1R, and assessed the cell viability and the production of the cytokines TNF and IL-6. The results demonstrated that cell viability was stable at propofol concentrations of 20, 40, and 80 µM. Production of TNF and IL-6 was reduced significantly upon propofol treatment. This effect of cytokine production did not change following administration of CB1R and/or CB2R antagonists. In conclusion, the results demonstrated that propofol exhibits anti-inflammatory effects, which do not appear to be mediated through ECS activation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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