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Enregistrement W2018156569 · doi:10.1186/1710-1492-10-s1-a57

Pre-existing human rhinovirus infection modulates host response to secondary bacterial infections

2014· article· en· W2018156569 sur OpenAlexaffvenue
Jason Arnason, Kyla C. Jamieson, Cora Kooi, Sergei Nikitenko, Sami Shariff, Chris Shelfoon, David Proud, Richard Leigh

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhinovirusHost (biology)Host responseMicrobiologyHost factorsVirologyBiologyImmunologyImmune systemVirusEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary bacterial infections following viral infections of the airways are well documented and are associated with increased severity of respiratory disease compared to virus or bacterial infections alone. Human rhinovirus (HRV) infections are the most common causes of exacerbations in individuals with chronic airways diseases such as asthma and COPD. Moreover, bacterial colonization is commonly found in the airways of patients experiencing exacerbations of these chronic airways diseases and linked to increased severity and duration of these exacerbations. The mechanisms underlying the increased prevalence of secondary bacterial infections and the association with more severe outcomes following viral infections is not known. It has been suggested that viral infection of the airways cause dysregulation of innate host defense mechanisms, such as, impaired antimicrobial peptide expression of the airways. Antimicrobial peptides are key components of the innate immune response after infection and are important in efficient clearance of microbial colonization to prevent infection. We sought to determine whether HRV modulates the innate host defense response to secondary bacterial infections of the airways. Studies performed using primary human bronchial epithelial cells (HBECs). Cells grown in monolayer to confluence (80-90%). Antibiotics and Hydrocortisone were removed from the media 48 h and 24 h prior to infection respectively. On day of infection, cells were stimulated with purified HRV-16 or bacteria ( H. influenzae/P. aeruginosa ) alone, or treated in combination of HRV-16 then subsequently bacteria. TLR5 agonists (Flagella) also used alone and in combination with HRV-16. The protein and mRNA levels of different antimicrobial peptides (β-defensin, LL-37, lysozyme, lactoferrin, and SLPI) measured using ELISA (R&D Systems) and real-time RT-PCR (Applied Biosystems), respectively. Preliminary data indicate supernatants from HRV-16/bacterial co-infection resulted in synergistic trend in β-defensin levels compared to HRV and bacteria alone. A synergistic increase in β-defensin levels was also seen with TLR5 agonist when combined post HRV-16 infection compared to TLR5 or HRV-16 alone. Minimum inhibitory concentration results showed β-defensin (1mg/ml), Lysozyme (30µg/ml), Lactoferrin (1mg/ml) and LL-37 (460µg/ml) were able to inhibit growth of NTHi and PAO. The data provide the first demonstration that there is a dysregulation of antimicrobial levels in HRV infected HBECs when encountered with a secondary bacterial infection. This provides evidence to why individuals with chronic airways diseases have a prolonged and more severe disease state than normal individuals. It could also lead to a new targeted therapy of people with diseases such as asthma or COPD to decrease severity of exacerbations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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