Invasive aspergillosis promotes tumor growth and severity in a tumor-bearing mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Invasive aspergillosis increases in chronic immunosuppressive diseases such as cancer. There is little information about the mechanisms by which Aspergillus infection affects the immune regulation and microenvironment of cancer cells. Hence, this study was aimed at investigating the effect of invasive aspergillosis on immunosurveillance, metastasis, and prognosis of cancer in tumor-bearing mice. After implantation of mouse mammary tumor in BALB/c mice, they were infected with Aspergillus conidia intravenously. For comparison, groups of mice were experimentally infected with Aspergillus conidia or implanted with tumor cells separately. Seven days after Aspergillus infection, the serum levels of tissue inhibitor of metalloproteinase-1 (TIMP-1) were measured by ELISA, and subsequently regulatory T lymphocytes were analyzed by flow cytometry. The survival of animals and mean tumor size were then determined. Our results indicated that tumor sizes in mice increased significantly after infection with Aspergillus conidia. Moreover, invasive aspergillosis enhanced the population of regulatory lymphocytes and level of TIMP-1. This study supports the idea that massive Aspergillus infection could stimulate tumor growth and increases the possibility of a bad prognosis. As a result, treatment of Aspergillus infection could be considered an important issue for efficient cancer therapy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».