TRANSFORMING GROWTH FACTOR β CONTRIBUTES TO LUNG LEAK IN RATS GIVEN INTERLEUKIN-1 INTRATRACHEALLY
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin-1 (IL-1) is increased in lung lavages obtained from patients with acute lung injury (ALI) and administering recombinant human IL-1alpha (rhIL-1alpha) (50 ng) intratracheally causes an acute, neutrophil-dependent, oxidative lung leak in rats that closely resembles human ALI. In the present work, the authors tested the hypothesis that transforming growth factor beta (TGFbeta) contributes to the lung inflammation and injury that develops in rats given IL-1 intratracheally. They found that intravenous administration of a monoclonal antibody to TGFbeta (1.D.11.16, 0.5 mg/kg) attenuated lung injury responses, specifically lung leak index, lung lavage protein concentrations, and blood oxygenation abnormalities, that are observed 5 hours after intratracheal instillation of IL-1 in rats, but did not decrease indices of lung inflammation, specifically myeloperoxidase (MPO) activity in lung tissue, neutrophil counts in lung lavage, and cytokine-induced neutrophil chemoattractant (CINC) levels in lung lavage, in rats given IL-1 intratracheally. The results suggest that TGFbeta contributes to lung leak, but not lung inflammation, following intratracheal administration of IL-1 in rats.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».