ELR+CXC Chemokine Antagonist Targets Neutrophilic Pathology at Multiple Levels
Notice bibliographique
Résumé
The Glu‐Leu‐Arg (ELR + ) chemokines (e.g., CXCL8/IL‐8, CXCL1/GROα) play an important role in neutrophilic inflammation through binding to two distinct G protein‐coupled receptors (GPCR), the CXCR1 and CXCR2. We have generated a potent human ELR + CXC chemokine antagonist, CXCL8 (3–72) K11R/G31P (hG31P), which blocks neutrophil chemotaxis and intracellular calcium mobilization induced by the ELR + CXC chemokines. We report herein that hG31P also antagonizes acute lung injury induced by lipopolysaccharide, >95% reducing neutrophil infiltration into, and activation within, the airways, as determined by direct counting and assays of neutrophil granule markers (i.e., myeloperoxidase, lactoferrin, and MMP‐9). This hG31P also antagonized chemotaxis and calcium mobilization responses induced in neutrophils by C5a, LTB4 and fMLP, which signal via alternate GPCR. Moreover, hG31P dose‐dependently inhibited the expression of CXCL1 and CXCL8 by LPS‐challenged A549 human airway epithelial cells, and reversed the anti‐apoptotic effects of ELR + CXC chemokines on neutrophils. These data indicate that ELR + CXC chemokine antagonism targets inflammatory responses at multiple levels, through actions on epithelial cells, neutrophils, and heterologous GCPR. ( Research supported by funds from CIHR, NSERC and IL Therapeutics )
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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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».