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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».