Tumor Necrosis Factor-α Drives 70% of Cigarette Smoke–induced Emphysema in the Mouse
Notice bibliographique
Résumé
Mice lacking tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) receptors (TNFRKO mice) do not develop an inflammatory infiltrate or matrix breakdown after a single acute cigarette smoke exposure. To determine the role of TNF-alpha in the long-term development of emphysema, mice were exposed to smoke for 6 months. TNFRKO mice demonstrated an 11% increase in mean linear intercept; wild-type mice had a 38% increase. TNFRKO mice had 65% fewer neutrophils and no increase in macrophages in lavage fluid. Whole lung matrix metalloprotease (MMP)-2, MMP-9, MMP-12, MMP-13, and matrix type-1 (MT1)-MMP proteins were increased in wild-type mice, but smaller increases in MMP-12, MMP-13, and MT1-MMP were also seen in TNFRKO mice. Lavage matrix breakdown products were elevated in wild-type mice and only partially reduced by anti-neutrophil antibody, implying both neutrophil- and non-neutrophil-mediated matrix breakdown. We conclude that TNF-alpha-mediated processes, probably driving neutrophil influx, are responsible for approximately 70% of airspace enlargement and the majority of inflammatory cell influx/matrix breakdown in the mouse model. TNF-alpha causes increased MMP production, but some increased MMP activity is present even in TNFRKO mice. These findings imply a second TNF-alpha-independent process, possibly related to direct MMP attack on matrix, that produces the remaining 30% of airspace enlargement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».