Pulmonary Neuroendocrine Cell System in Pediatric Lung Disease—Recent Advances
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Notice bibliographique
Résumé
The airway epithelium of human and animal lungs contains highly specialized pulmonary neuroendocrine cells (PNEC), distributed as solitary cells and as innervated clusters, neuroepithelial bodies (NEB). The designation "PNEC system" stems from the expression of both neural and endocrine cell phenotypes, including the synthesis and release of amine (serotonin, 5-HT) and a variety of neuropeptides (that is, bombesin). The role and function of PNEC in the lung have remained a subject of speculation for many years. During the last decade, studies using modern techniques of cellular and molecular biology revealed a complex functional role for PNEC, beginning during the early stages of lung development as modulators of fetal lung growth and differentiation and at the time of birth as airway O2 sensors involved in neonatal adaptation. Postnatally and beyond, PNEC/NEB are providers of a lung stem cell niche that is important in airway epithelial regeneration and lung carcinogenesis. The focus of this review is to present and discuss recent findings pertaining to the responses of PNEC to intrauterine environmental stimuli, ontogeny and molecular regulation of PNEC differentiation, innervation of NEB, and their role as airway chemoreceptors, including mechanisms of O2 sensing and chemotransmission of hypoxia stimulus. Abnormalities of PNEC/NEB have been reported in a variety of pediatric pulmonary disorders but the clinical significance or the mechanisms involved are unknown. The discussion on the possible role of PNEC/NEB in the pathogenesis and pathobiology of pediatric lung diseases includes congenital lung disorders, bronchopulmonary dysplasia, disorders of respiratory control, neuroendocrine hyperplasia of infancy, cystic fibrosis, bronchial asthma, and pulmonary hypertension.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle