Material‐induced tissue factor expression but not CD11b upregulation depends on the presence of platelets
Notice bibliographique
Résumé
Biomaterials activate leukocytes as well as platelets when exposed to blood. One feature of leukocyte activation at least at times beyond a few hours is tissue factor expression, contributing to a procoagulant state. We show here that platelet activation and specifically platelet-monocyte aggregate formation appears to be a precondition for tissue factor expression. Material-induced Tissue Factor (TF) expression by isolated leukocytes (6 x 10(6) cells/mL) resuspended in increasing concentrations of platelets in plasma was elevated when the platelet concentration was 50 x 10(6) platelets/mL or more; at lower platelet concentrations (1-25 x 10(6). cells/mL) the TF expression remained at background levels. On the other hand, significant CD11b upregulation was observed on leukocytes, in bulk and adherent to beads, at all platelet concentrations. This platelet effect on material-induced TF expression appeared to be mediated by the formation of platelet-monocyte aggregates. Anti-P-selectin, which blocked the association between platelets and leukocytes, reduced monocyte adhesion and material-induced TF expression for bulk monocytes. Anti-GPIIb/IIIa, a GPIIb/IIIa platelet antagonist, also reduced monocyte adhesion and material-induced TF expression in the bulk, most likely due to its inhibiting effect on the formation of platelet-monocyte aggregates, secondary to platelet activation. However, the antibody-associated reductions for bulk leukocytes (mainly neutrophils) were small and incomplete. Similar levels of TF expression, in the bulk, were observed with both polystyrene (PS), a strong platelet activator, and polyethylene glycol-modified PEG (PS-PEG), a mild platelet activator. The role of platelets in material-induced TF expression appears to be mediated in part via the formation of platelet-monocyte aggregates, although other mechanisms are likely also involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».