Exposure to Ingested Airborne Pollutant Particulate Matter Increases Mucosal Exposure to Bacteria and Induces Early Onset of Inflammation in Neonatal IL-10–Deficient Mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological associations between early-life air pollution exposure and increased risk of inflammatory bowel diseases have been shown. Our aim was to determine if exposure to airborne particulate matter (PM(10)) during the neonatal period would alter colitis in the interleukin (IL)-10(-/-) mouse model. METHODS: IL-10(-/-) pregnant dams and pups were fed chow ± PM(10) (9 μg/g) and pups were studied at 10, 14, and 20 weeks. Twenty-week-old mice were given 2% dextran sodium sulfate. Metagenomic analysis of stool was performed. Bacterial translocation was assessed by serum lipopolysaccharide and culturing bacteria from mesenteric lymph nodes and spleen. Cytokine expression was measured in gut homogenates using the MesoScale discovery platform. PM(10) was applied to CMT93 cells ± J744 macrophages, and resistance and cytokine secretion were assessed. THP-1 macrophages were incubated with Escherichia coli HB101 ± PM(10) for assessment of uptake and killing. RESULTS: PM(10) exposure increased colonic proinflammatory cytokines and bacterial translocation into mesenteric lymph nodes, whereas IL-17A levels were reduced in PM(10)-fed 10-week-old mice. Bifidobacterium was decreased in mice fed PM(10), whereas serum lipopolysaccharide was increased. PM(10) interfered with phagocytosis and killing in THP-1 cells. In coculture, PM(10) increased tumor necrosis factor α and fluorescein isothiocyanate-dextran flux. After dextran sodium sulfate treatment, PM10-fed mice responded with increased colonic tumor necrosis factor α and IL-1β and a larger percentage of PM(10)-fed mice had live bacteria in the mesenteric lymph nodes. CONCLUSIONS: Our data suggest that early exposure to pollution particulates can result in an earlier onset of intestinal disease in genetically susceptible hosts and can alter responses to gut injury in later life.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».