Stretch-induced Activation of Transforming Growth Factor-β1 in Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Recent findings suggesting transforming growth factor (TGF)-β1 activation by mechanical stimuli in vitro raised the question of whether this phenomenon was relevant in vivo in the context of pulmonary fibrosis. OBJECTIVES: To explore the effect of mechanical stress on TGF-β1 activation and its signaling pathway in rat and human fibrotic lung tissue using a novel ex vivo model. METHODS: Rat lung fibrosis was induced using transient gene expression of active TGF-β1. Lungs were harvested at Day 14 or 21 and submitted to various stimuli in a tissue bath equipped with a force transducer and servo-controlled arm. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Fibrotic lung strips responded to tensile force by releasing active TGF-β1 from latent stores with subsequent increase in tissue phospho-Smad2/3. In contrast, measurable active TGF-β1 and phospho-Smad2/3 were not induced by mechanical stress in nonfibrotic lungs. Protease inhibition did not affect the release of active TGF-β1. A TGF-β1 receptor inhibitor, Rho-associated protein kinase inhibitor, and αv integrin inhibitor all attenuated mechanical stretch-induced phospho-Smad2/3 in fibrotic lung strips. Furthermore, the induction of phospho-Smad2/3 was enhanced in whole fibrotic rat lungs undergoing ventilation pressure challenge compared with control lungs. Last, tissue slices from human lung with usual interstitial pneumonia submitted to mechanical force showed an increase in TGF-β1 activation and induction of phospho-Smad2/3 in contrast with human nonfibrotic lungs. CONCLUSIONS: Mechanical tissue stretch contributes to the development of pulmonary fibrosis via mechanotransduced activation of TGF-β1 in rodent and human pulmonary fibrosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».