Transcriptomic Analysis Reveals Novel Mechanistic Insight into Murine Biological Responses to Multi-Walled Carbon Nanotubes in Lungs and Cultured Lung Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
There is great interest in substituting animal work with in vitro experimentation in human health risk assessment; however, there are only few comparisons of in vitro and in vivo biological responses to engineered nanomaterials. We used high-content genomics tools to compare in vivo pulmonary responses of multiwalled carbon nanotubes (MWCNT) to those in vitro in cultured lung epithelial cells (FE1) at the global transcriptomic level. Primary size, surface area and other properties of MWCNT- XNRI -7 (Mitsui7) were characterized using DLS, SEM and TEM. Mice were exposed via a single intratracheal instillation to 18, 54, or 162 μg of Mitsui7/mouse. FE1 cells were incubated with 12.5, 25 and 100 μg/ml of Mitsui7. Tissue and cell samples were collected at 24 hours post-exposure. DNA microarrays were employed to establish mechanistic differences and similarities between the two models. Microarray results were confirmed using gene-specific RT-qPCR. Bronchoalveolar lavage (BAL) fluid was assessed for indications of inflammation in vivo. A strong dose-dependent activation of acute phase and inflammation response was observed in mouse lungs reflective mainly of an inflammatory response as observed in BAL. In vitro, a wide variety of core cellular functions were affected including transcription, cell cycle, and cellular growth and proliferation. Oxidative stress, fibrosis and inflammation processes were altered in both models. Although there were similarities observed between the two models at the pathway-level, the specific genes altered under these pathways were different, suggesting that the underlying mechanisms of responses are different in cells in culture and the lung tissue. Our results suggest that careful consideration should be given in selecting relevant endpoints when substituting animal with in vitro testing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».