Polish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Food and Chemical Toxicology 2014-Dec

Characterizing the immunological effects of oral healthcare ingredients using an in vitro reconstructed human epithelial model.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
E Hagi-Pavli
D M Williams
J L Rowland
M Thornhill
A T Cruchley

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

Oral healthcare products are well tolerated and while adverse occurrences are rare there is still a need to explore the interaction between these products and the oral mucosa. This study assessed the effects of oral healthcare ingredients: sodium lauryl sulphate (SLS), a detergent; cinnamic aldehyde (CA), a flavouring agent; and cetylpyridinium chloride (CPC), an antiseptic, using a reconstructed human oral mucosal model (OMM). Differential release of inflammatory cytokines IL-1α, IL-8 and cytotoxicity was compared with other known irritants and sensitizers to identify a signature response profile that could be associated with oral mucosal irritation. Response profiles differed with irritants being more cytotoxic. CA and control sensitizers nickel sulphate (NiSO4) and 1-chloro-2,4-dinitrochlorobenzene (DNCB) released lower levels of IL-1α than CPC and control irritant benzalkonium chloride (BC), whereas the opposite was observed for IL-8. Significant levels of IL-8 and IL-1α were released with 5-15 mg/ml (0.5-1.5% w/v) SLS. Quantitative PCR indicated that cytokine release at lower SLS concentrations is not entirely due to cell necrosis but in part due to de novo synthesis. These findings suggest that the OMM can be used to predict oral irritation thus making it a potentially valuable model for screening new oral healthcare ingredients prior to clinical release.

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge