Interleukin-4 and Interleukin-13 Enhance Human Bronchial Smooth Muscle Cell Proliferation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: T(H)2 inflammation and bronchial smooth muscle cell (BSMC) hyperplasia are characteristic features of asthma, but whether these phenomena are linked remains unknown. This study aims to define the effect of the T(H)2 cytokines IL-4 and IL-13 on human BSMC proliferation when administered alone or in combination with the fibroblast growth factor 2 (FGF2) growth factor. In addition, the effects of the proinflammatory mediators TNFalpha and IL-1 beta and the involvement of members of the well-known family of platelet-derived growth factor (PDGF) mitogens were tested. METHODS: BSMC proliferation was measured by crystal violet staining and PDGF and PDGF receptor (PDGFR) expression were determined by RT-PCR, immunocytochemistry, ELISA, flow cytometry and dot plot analysis. RESULTS: Neither IL-4 nor IL-13 alone induced BSMC proliferation, despite both being potent inducers of PDGF-CC. However, following a pretreatment with FGF2, which increased PDGFR alpha chain expression, both IL-4 and IL-13 increased FGF2-induced BSMC proliferation in a time- and concentration-dependent manner. TNFalpha and IL-1 beta did not affect basal or FGF2-induced BSMC proliferation, but both proinflammatory mediators enhanced the proliferative synergism between FGF2 and the T(H)2 cytokines. CONCLUSIONS: IL-4 and IL-13 potently induce FGF2-primed BSMC proliferation via an autocrine loop involving PDGFRalpha and PDGF-CC, and this proliferative synergism is amplified by proinflammatory cytokines.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».