S100A8/A9 Proteins Mediate Neutrophilic Inflammation and Lung Pathology during Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: A hallmark of pulmonary tuberculosis (TB) is the formation of granulomas. However, the immune factors that drive the formation of a protective granuloma during latent TB, and the factors that drive the formation of inflammatory granulomas during active TB, are not well defined. OBJECTIVES: The objective of this study was to identify the underlying immune mechanisms involved in formation of inflammatory granulomas seen during active TB. METHODS: The immune mediators involved in inflammatory granuloma formation during TB were assessed using human samples and experimental models of Mycobacterium tuberculosis infection, using molecular and immunologic techniques. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We demonstrate that in human patients with active TB and in nonhuman primate models of M. tuberculosis infection, neutrophils producing S100 proteins are dominant within the inflammatory lung granulomas seen during active TB. Using the mouse model of TB, we demonstrate that the exacerbated lung inflammation seen as a result of neutrophilic accumulation is dependent on S100A8/A9 proteins. S100A8/A9 proteins promote neutrophil accumulation by inducing production of proinflammatory chemokines and cytokines, and influencing leukocyte trafficking. Importantly, serum levels of S100A8/A9 proteins along with neutrophil-associated chemokines, such as keratinocyte chemoattractant, can be used as potential surrogate biomarkers to assess lung inflammation and disease severity in human TB. CONCLUSIONS: Our results thus show a major pathologic role for S100A8/A9 proteins in mediating neutrophil accumulation and inflammation associated with TB. Thus, targeting specific molecules, such as S100A8/A9 proteins, has the potential to decrease lung tissue damage without impacting protective immunity against TB.
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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 | 0,001 | 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 ».