Plasma arginine metabolites reflect airway dysfunction in a murine model of allergic airway inflammation
Notice bibliographique
Résumé
L-arginine metabolism is important in the maintenance of airway tone. Shift of metabolism from the nitric oxide synthase to arginase pathways contributes to the increased airway responsiveness in asthma. We tested the hypothesis that systemic levels of L-arginine metabolites are biomarkers reflective of airway dysfunction. We used a mouse model of acute allergic airway inflammation to OVA that manifests with significant airway hyperresponsiveness to methacholine. To determine tissue arginase activity in vivo, the isotopic enrichment of an infused L-arginine stable isotope and its product amino acid L-ornithine were measured in lung and airway homogenates using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Tissue and plasma concentrations of other L-arginine metabolites, including L-citrulline and symmetric and asymmetric dimethylarginine, were measured and correlated with lung arginase activity and methacholine responsiveness of the airways. The effectiveness of intratracheal instillation of an arginase inhibitor (boronoethylcysteine) on pulmonary arginase activity and circulating concentrations of L-arginine metabolites was also studied. We demonstrate that 1) plasma indexes of L-arginine bioavailability and impairment of nitric oxide synthase function correlate with airway responsiveness to methacholine; 2) plasma levels of L-ornithine predict in vivo pulmonary arginase activity and airway function; and 3) acute arginase inhibition reduces in vivo pulmonary arginase activity to control levels and normalizes plasma L-ornithine, but not L-arginine, bioavailability in this model. We conclude that plasma L-ornithine may be useful as a systemic biomarker to predict responses to therapeutic interventions targeting airway arginase in asthma.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».