Systemic Sclerosis Fibroblasts Show Specific Alterations of Interferon-γ and Tumor Necrosis Factor-α-induced Modulation of Interleukin 6 and Chemokine Ligand 2
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the effect of interferon-γ (IFN-γ) and/or tumor necrosis factor-α (TNF-α) on the secretion of prototype proinflammatory cytokine interleukin 6 (IL-6), compared to T-helper 1 [Th1; chemokine (C-X-C motif) ligand 10 (CXCL10)] or Th2 [chemokine (C-C motif) ligand 2 (CCL2)] chemokines, in primary cultured fibroblasts from patients with systemic sclerosis (SSc) at an early stage of the disease. METHODS: Fibroblast cultures from 5 SSc patients (disease duration < 2 yrs) and 5 healthy controls were evaluated for the production of IL-6, CXCL10, and CCL2 at the basal level and after stimulation with IFN-γ and/or TNF-α. RESULTS: SSc fibroblasts basally produced higher levels of IL-6 than controls, while no difference was observed about CCL2 and CXCL10. TNF-α was able to dose-dependently induce IL-6 and CCL2 secretion in SSc, but not in control fibroblasts. By stimulation with increasing doses of IFN-γ, SSc fibroblasts were induced to secrete CCL2 and CXCL10, while no effect was observed on IL-6. The combination of IFN-γ and TNF-α induced a strong secretion of IL-6 and CCL2 in SSc fibroblasts but not in controls. In contrast, the synergistic effect of IFN-γ and TNF-α on CXCL10 secretion was similar in SSc fibroblasts and in controls. CONCLUSION: SSc fibroblasts participate in the self-perpetuation of inflammation by releasing IL-6, CXCL10, and CCL2 under the influence of IFN-γ and/or TNF-α. SSc fibroblasts are more active than controls in the secretion of IL-6 at baseline, and in the production of IL-6 and CCL2 under the combined IFN-γ/TNF-α stimulation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».