Lack of cathepsin activities alter or prevent the development of lung granulomas in a mouse model of sarcoidosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Remodeling of lung tissues during the process of granuloma formation requires significant restructuring of the extra-cellular matrix and cathepsins K, L and S are among the strongest extra-cellular matrix degrading enzymes. Cathepsin K is highly expressed in various pathological granulomatous infiltrates and all three enzymes in their active form are detected in bronchoalveolar lavage fluids from patients with sarcoidosis. Granulomatous inflammation is driven by T-cell response and cathepsins S and L are actively involved in the regulation of antigen presentation and T-cell selection. Here, we show that the disruption of the activities of cathepsins K, L, or S affects the development of lung granulomas in a mouse model of sarcoidosis. METHODS: Apolipoprotein E-deficient mice lacking cathepsin K or L were fed Paigen diet for 16 weeks and lungs were analyzed and compared with their cathepsin-expressing littermates. The role of cathepsin S in the development of granulomas was evaluated using mice treated for 8 weeks with a potent and selective cathepsin S inhibitor. RESULTS: When compared to wild-type litters, more cathepsin K-deficient mice had lung granulomas, but individually affected mice developed smaller granulomas that were present in lower numbers. The absence of cathepsin K increased the number of multinucleated giant cells and the collagen content in granulomas. Cathepsin L deficiency resulted in decreased size and number of lung granulomas. Apoe-/- mice treated with a selective cathepsin S inhibitor did not develop lung granulomas and only individual epithelioid cells were observed. CONCLUSIONS: Cathepsin K deficiency affected mostly the occurrence and composition of lung granulomas, whereas cathepsin L deficiency significantly reduced their number and cathepsin S inhibition prevented the formation of granulomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 ».