Redox-Active Cerium Oxide Nanoparticles Protect Against Acetaminophen-Induced Acute Liver Injury by Modulating Oxidative Stress and Inflammatory Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Acute liver injury (ALI), often triggered by an acetaminophen (APAP) overdose, is characterized by severe oxidative stress, inflammation, and hepatocyte apoptosis. Current therapies, such as N -acetylcysteine (NAC), are limited by narrow treatment windows, highlighting the need for more effective antioxidant strategies. In this study, cerium oxide nanoparticles (CeO 2 NPs, nanoceria) were synthesized and comprehensively characterized using the transmission electron microscopy (TEM), dynamic light scattering method (DLS), X-ray diffraction (XRD), and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) to confirm their branched morphology, high crystallinity, and mixed Ce 3+ /Ce 4+ valence states. Their enzyme-mimetic antioxidant activities were evaluated through superoxide, hydrogen peroxide, and hydroxyl radical scavenging assays. Nanoceria exhibited excellent cytocompatibility and effectively suppressed the generation of lipopolysaccharide (LPS)-induced reactive oxygen species (ROS) and lipid peroxidation and caspase-3-mediated apoptosis in macrophages. They also downregulated pro-inflammatory mediators (nitric oxide synthase (iNOS), TNF-α, IL-1β, and NLRP3) while enhancing anti-inflammatory markers (Arg1 and IL-10). In an APAP-induced ALI mouse model, nanoceria preferentially accumulated in the liver, alleviated oxidative stress and inflammation, and significantly reduced aspartate aminotransferase (AST) levels, showing hepatoprotective efficacy comparable to NAC. Nanoceria protect against APAP-induced ALI via synergistic antioxidative and anti-inflammatory mechanisms based on reversible Ce 3+ /Ce 4+ redox cycling. These findings underscore nanoceria’s potential as a next-generation nanotherapeutic for oxidative stress-related liver diseases.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».