Glucocorticoids and indacaterol regulated gene expressions profiling in human bronchial epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Inhaled corticosteroid (ICS)/long-acting β2-adrenoceptor agonist (LABA) combination therapy proved to be effective in asthma management, but it was not rationally designed. In the present study, we describe using, the relationship between the intrinsic activities of GR ligands and the ability of the ultra-LABA, indacaterol, to enhance glucocorticoid (GC) dependent gene transcription. Methods: BEAS-2B airway epithelial cells were used as an experimental model. Expressions of glucocorticoid induced anti-inflammatory genes such as glucocorticoid-induced leucine zipper (GILZ), kinase inhibitor protein 2 of 57 kDa (p57kip2), cysteine-rich secretory protein LCCL domain-containing 2 (CRISPLD2) and a side effect gene pyruvate dehydrogenase kinase 4 (PDK4) were examined by qPCR. Results: Concentration-response curves were constructed to six GR ligands (Fluticasone furoate [FF], Dexamethasone [dex], desisobutyryl-ciclesonide [DC], GW870086X [GW], mifepristone [Mif] and ORG34517). Relative to Dex, a reference full agonist (intrinsic activity (α) = 1), DC, GW and Mif were partial agonists (α = 0.55, 0.36 and 0.02 respectively). Indacaterol significantly augmented expression of p57kip2, PDK4 and luciferase genes depending on the intrinsic activity of the GC. However, augmentation of expression of GILZ, CRISPLD2 in presence of indacaterol was independent of the intrinsic activity of the GC. Conclusions: We submit that the generation of glucocorticoid-inducible, gene “fingerprints” will provide important information that could assist the rational design of optimised ICS/LABA therapy for asthma and allied inflammatory diseases that hitherto, has not been possible.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».