The curious case of how mimicking physiological complexity in in vitro models of the human respiratory system influences the inflammatory responses. A preliminary study focused on gold nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental and biomedical nanoparticles can pose potential health risks to the human respiratory system by inducing severe lung inflammation. The aim of this case study is to present a comparison of the inflammatory response in four in vitro models of the human lung epithelium, differing by composition and/or culturing substrates, when exposed to gold nanoparticles (AuNPs). Three in vitro models of lung adenocarcinoma (A549) cells and a commercially available three‐dimensional (3D) culture (MucilAir™) were tested. The models were exposed to AuNPs for 3, 6, and 24 h. AuNPs internalisation was investigated by confocal, electron microscopy, and Raman spectroscopy. Enzyme‐Linked Immuno‐Sorbent Assay (ELISA) was used for quantifying the secretion of the inflammatory mediator Interleukin‐6 (IL‐6) following exposure to AuNPs. Finally, a microfluidic approach was developed in‐house to investigate whether pro‐inflammatory mediators present in supernatants harvested from the AuNPs‐treated cell cultures could trigger monocyte activation. Our results demonstrated that AuNPs were internalised only in submerged cultures grown on glass substrates. Nevertheless, AuNPs internalisation did not trigger a significant IL‐6 secretion. Significant amounts of IL‐6 were secreted by AuNPs‐treated mono‐cultures grown on Transwell™ inserts, triggering monocyte activation in dynamic microfluidic experiments. AuNPs did not induce IL‐6 secretion in co‐cultures and MucilAir™ models, although supernatants harvested from co‐cultures triggered monocyte activation. Our case study demonstrates that in vitro complexity, as well as culturing substrates, deeply influence the detectable cellular responses to nanoparticles, and advocate for the adoption of more advanced tissue‐mimetic cultures of the human respiratory system for nanomaterials testing.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».