Quantitative expression of osteopontin in nasal mucosa of patients with allergic rhinitis: effects of pollen exposure and nasal glucocorticoid treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteopontin (OPN) is a multifunctional cytokine that has been primarily investigated in Th1 diseases. Recently, it has also been implicated in Th2-mediated allergic diseases, such as asthma. The expression of OPN in allergic rhinitis (AR) is currently unknown, as is the effect of intranasal glucocorticosteroids (GCs) on that expression. METHODS: Subjects with AR were randomised to receive treatment with fluticasone propionate (FP) (n = 12) or a placebo (n = 16) over the grass pollen season and nasal biopsies were taken prior to, and during the season. OPN expression in the nasal mucosa was examined with immunohistochemistry. Healthy non-AR controls (n = 5) were used as a comparator. RESULTS: OPN expression was detected in epithelial cells, subepithelial infiltrating/inflammatory cells and cells lining the vessels and glands of all subjects. Comparison of the pre- and peak-pollen season biopsy sections in placebo treated patients revealed no increase in OPN expression during the grass pollen season (5.7% vs 6.4%). Treatment with a local glucocorticosteroid did not alter the expression of OPN during pollen exposure (6.2% vs 6.7%). CONCLUSION: OPN has been increasingly associated with the pathogenesis of various Th2-mediated diseases. However, our finding that the OPN expression in the nasal mucosa of AR patients is not significantly affected by allergen exposure and is comparable to that of the healthy controls, suggests that intracellular OPN is not directly involved in the pathogenesis of allergic rhinitis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».