Studies of Murine Schistosomiasis Reveal Interleukin–13 Blockade As A Treatment for Established and Progressive Liver Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
In several allergic, autoimmune, and infectious diseases, fibrosis is a major cause of morbidity and mortality. Here, using a model of infection-induced liver fibrosis, we show that interleukin (IL)-13 is required at all stages of Schistosomiasis mansoni infection to induce fibrosis. IL-4 production was preserved in IL-13-deficient mice, yet failed to significantly contribute to the fibrotic response in either acute or chronic infection. Significant fibrosis develops in all infected mice, although the magnitude of the response varies widely in inbred mice. C3H/HeN, BALB/c, and C57BL/6 mice develop high, intermediate, and low levels of fibrosis, respectively. Despite these differences, IL-13 antagonism resulted in a marked amelioration of fibrosis in all strains. The fibrotic mechanism in the high- and low-responder strains was unrelated to their tissue eosinophil or mast cell responses, but did correlate with their patterns of IL-13, IL-10, and interferon gamma (IFN-gamma) mRNA expression. Indeed, severe fibrosis correlated with a high IL-13 and low IFN-gamma/IL-10 mRNA response. Because fibrotic diseases are typically progressive disorders, an important issue was to determine whether IL-13 inactivation might be used to treat an established and ongoing fibrotic disease. Here, IL-13 antagonism was highly efficacious, even after fibrosis and the Th2 cytokine response were firmly established. These studies demonstrate the central role played by IL-13 in fibrogenesis and suggest that therapeutic approaches aimed at disrupting the IL-13 pathway will be highly effective at preventing fibrotic disease caused by chronic Th2-mediated inflammatory reactions.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».