Innate Immune Cytokines, Fibroblast Phenotypes, and Regulation of Extracellular Matrix in Lung
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation can be caused by adaptive immune responses in autoimmune and allergic conditions, driven by a T lymphocyte subset balance (TH1, TH2, Th17, Th22, and/or Treg) and skewed cellular profiles in an antigen-specific manner. However, several chronic inflammatory diseases have no clearly defined adaptive immune mechanisms that drive chronicity. These conditions include those that affect the lung such as nonatopic asthma or idiopathic pulmonary fibrosis comprising significant health problems. The remodeling of extracellular matrix (ECM) causes organ dysfunction, and it is largely generated by fibroblasts as the major cell controlling net ECM. As such, these are potential targets of treatment approaches in the context of ECM pathology. Fibroblast phenotypes contribute to ECM and inflammatory cell accumulation, and they are integrated into chronic disease mechanisms including cancer. Evidence suggests that innate cytokine responses may be critical in nonallergic/nonautoimmune disease, and they enable environmental agent exposure mechanisms that are independent of adaptive immunity. Innate immune cytokines derived from macrophage subsets (M1/M2) and innate lymphoid cell (ILC) subsets can directly regulate fibroblast function. We also suggest that STAT3-activating gp130 cytokines can sensitize fibroblasts to the innate cytokine milieu to drive phenotypes and exacerbate existing adaptive responses. Here, we review evidence exploring innate cytokine regulation of fibroblast behavior.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».