Differential chemokine regulation by Th2 cytokines during human RPE-monocyte coculture.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the effects of the potent anti-inflammatory Th2 cytokines, interleukin (IL)-4, -10, and -13, on IL-8 and monocyte chemoattractant protein (MCP) 1 production by human retinal pigment epithelial (HRPE) cells, monocytes, and HRPE cell-monocyte cocultures. METHODS: Enzyme-linked immunosorbent assays were performed to determine IL-8 and MCP-1 secretion by HRPE cells, monocytes, and HRPE cell-monocyte cocultures stimulated with IL-1beta or TNF-alpha, either alone, or in combination with IL-4, -10, or -13, at various time points. RESULTS: IL-4 and -13, but not IL-10, enhanced constitutive and TNF-alpha-induced HRPE IL-8 and MCP-1 secretion. IL-4 also enhanced IL-1beta-induced HRPE IL-8. IL-4 and -13 reduced monocyte IL-8 and MCP-1, whereas IL-10 reduced monocyte IL-8 but enhanced MCP-1. Overlay of monocytes onto HRPE cell cultures resulted in increased IL-8 and MCP-1 secretion. IL-8 secretion by HRPE cell-monocyte cocultures was inhibited by IL-4, -10, and -13, whereas MCP-1 was inhibited only by IL-10. These cytokines also inhibited IL-1beta potentiation of IL-8, but not MCP-1 secretion by cocultures. IL-4 enhanced TNF-alpha potentiation of chemokine secretion by cocultures, whereas IL-10 had no effects. IL-13 potentiated TNF-alpha-induced MCP-1, but not IL-8 secretion by cocultures. CONCLUSIONS: IL-4, -10 and -13 have complex effects on chemokine secretion by HRPE cells, monocytes, and HRPE cell-monocyte cocultures. IL-10 appears to be the most consistently suppressive cytokine, suggesting potential therapeutic usefulness of IL-10 in the treatment of ocular inflammatory and proliferative diseases.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».