Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator Modulates Neurosecretory Function in Pulmonary Neuroendocrine Cell-Related Tumor Cell Line Models
Notice bibliographique
Résumé
The pulmonary neuroendocrine cell (PNEC) system consists of solitary cells and distinctive cell clusters termed neuroepithelial bodies (NEB) localized in the airway epithelium. PNEC/NEB express a variety of bioactive substances, including amine (serotonin, 5HT) and neuropeptides. We have previously shown that NEB cells are O(2) sensors expressing nicotinamide adenine diphosphate oxidase complex and O(2) sensitive K(+) channel. Recently, we demonstrated expression of functional cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) and Cl(-) conductances in NEB cells of rabbit neonatal lung. Because PNEC/NEB are sparsely distributed and difficult to study in native lung, we investigated small-cell lung carcinoma (SCLC) and carcinoid tumor cell lines (tumor counterparts of normal PNEC/NEB) as models for PNEC/NEB. SCLC (H146, H345) and carcinoid (H727) cell lines express neuroendocrine cell markers, including chromogranin A, neural cell adhesion molecule (N-CAM), 5HT, and tryptophan hydroxylase. We report that H146, H345, and H727 express CFTR messenger RNA (reverse transcription polymerase chain reaction) and protein (immunoblotting) and possess functional CFTR Cl(-) conductance, demonstrated by an iodide efflux assay inhibitable by transfection with antisense CFTR. Using an immunoassay to quantitate 5HT secretion, we also show that downregulation of CFTR abolishes hypoxia-induced 5HT release, and reduces secretory response to high potassium. Our findings suggest that CFTR may modulate neurosecretory activity of PNEC/NEB possessing O(2) sensor function. We propose that these tumor cell lines may be useful models for investigating the role of CFTR in PNEC/NEB functions in health and disease.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».