Serpin Treatment Suppresses Inflammatory Vascular Lesions in Temporal Artery Implants (TAI) from Patients with Giant Cell Arteritis
Notice bibliographique
Résumé
Giant cell arteritis (GCA) and Takayasu's disease are inflammatory vasculitic syndromes (IVS) causing sudden blindness and widespread arterial obstruction and aneurysm formation. Glucocorticoids and aspirin are mainstays of treatment, predominantly targeting T cells. Serp-1, a Myxomavirus-derived serpin, blocks macrophage and T cells in a wide range of animal models. Serp-1 also reduced markers of myocardial injury in a Phase IIa clinical trial for unstable coronary disease. In recent work, we detected improved survival and decreased arterial inflammation in a mouse Herpesvirus model of IVS. Here we examine Serp-1 treatment of human temporal artery (TA) biopsies from patients with suspected TA GCA arteritis after implant (TAI) into the aorta of immunodeficient SCID (severe combined immunodeficiency) mice. TAI positive for arteritis (GCApos) had significantly increased inflammation and plaque when compared to negative TAI (GCAneg). Serp-1 significantly reduced intimal inflammation and CD11b+ cell infiltrates in TAI, with reduced splenocyte Th1, Th17, and Treg. Splenocytes from mice with GCApos grafts had increased gene expression for interleukin-1 beta (IL-1β), IL-17, and CD25 and decreased Factor II. Serp-1 decreased IL-1β expression. In conclusion, GCApos TAI xenografts in mice provide a viable disease model and have increased intimal inflammation as expected and Serp-1 significantly reduces vascular inflammatory lesions with reduced IL-1β.
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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 | 0,000 | 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 ».