Frontline: Inhibition of allergen‐induced pulmonary inflammation by the tripeptide feG: a mimetic of a neuro‐endocrine pathway
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between the neuro-endocrine system and immune system help maintain health. One interaction involves the superior cervical ganglia (SCG), which regulate the prohormone submandibular rat 1 (SMR1) produced by the submandibular gland (SMG). A peptide derived from SMR1, feG, has anti-inflammatory activity, and modification to D-isomer feG enhances bioactivity. We tested feG as a therapeutic agent for airways inflammation, using rats sensitized by OVA or Nippostrongylus brasiliensis (Nb). Treatment with feG but not fdG down-regulated OVA-challenge-induced increases in bronchoalveolar lavage (BAL)-derived macrophages, eosinophils and PMN (neutrophils) by 44%, 69% and 67%, respectively, at 24 h. We found that feG also reduced ICAM-1 on BAL-derived macrophages and eosinophils by 27% and 65%, and L-selectin on PMN by 55% following OVA challenge. Furthermore, feG but not fdG reduced the OVA-induced TNF increase in BAL fluid. We showed that feG also down-regulated both hyper-responsiveness to methacholine (by 27%) and microgranulomata formation in the lung parenchyma. In Nb-challenged rats, feG treatment inhibited ex vivo allergen-induced contraction of tracheal smooth muscle by up to 73%. In conclusion, feG, which is a mimetic of a peptide derived from a rat salivary gland prohormone, has anti-inflammatory properties in allergic airways inflammation in Brown-Norway rats. The role of the SCG-SMG neuro-endocrine pathway in allergic asthma and other inflammatory diseases requires additional study.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».