Cigarette smoke and platelet-activating factor receptor dependent adhesion of <i>Streptococcus pneumoniae</i> to lower airway cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to cigarette smoke (CS) is associated with increased risk of pneumococcal infection. The mechanism for this association is unknown. We recently reported that the particulate matter from urban air simulates platelet-activating factor receptor (PAFR)-dependent adhesion of pneumococci to airway cells. We therefore sought to determine whether CS stimulates pneumococcal adhesion to airway cells. METHODS: Human alveolar (A549), bronchial (BEAS2-B), and primary bronchial epithelial cells (HBEpC) were exposed to CS extract (CSE), and adhesion of Streptococcus pneumoniae determined. The role of PAFR in mediating adhesion was determined using a blocker (CV-3988). PAFR transcript level was assessed by quantitative real-time PCR, and PAFR expression by flow cytometry. Lung PAFR transcript level was assessed in mice exposed to CS, and bronchial epithelial PAFR expression assessed in active-smokers by immunostaining. RESULTS: In A549 cells, CSE 1% increased pneumococcal adhesion (p<0.05 vs control), PAFR transcript level (p<0.01), and PAFR expression (p<0.01). Pneumococcal adhesion to A549 cells was attenuated by CV-3988 (p<0.001). CSE 1% stimulated pneumococcal adhesion to BEAS2-B cells and HBEpC (p<0.01 vs control). CSE 1% increased PAFR expression in BEAS2-B (p<0.01), and in HBEpC (p<0.05). Lung PAFR transcript level was increased in mice exposed to CS in vivo (p<0.05 vs room air). Active smokers (n=16) had an increased percentage of bronchial epithelium with PAFR-positive cells (p<0.05 vs never smokers, n=11). CONCLUSION: CSE stimulates PAFR-dependent pneumococcal adhesion to lower airway epithelial cells. We found evidence that CS increases bronchial PAFR in vivo.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».