Corticosteroid-resistant inflammatory signalling in<i>Pseudomonas</i>-infected bronchial cells
Notice bibliographique
Résumé
Decreasing the inflammatory response that leads to tissue damage during cystic fibrosis (CF) lung disease has been a long-standing goal of CF therapy. While corticosteroids are widely used anti-inflammatory drugs, their efficacy in CF lung disease remains debated. The complex interaction between the colonising bacteria and the host environment may impact corticosteroid responsiveness. In this study, sputum samples from adult CF patients were collected at baseline and during pulmonary exacerbation episodes. Lung function measurements and sputum microbiological analyses were performed. In parallel, the inflammatory response and corticosteroid sensitivity of airway epithelial cells toPseudomonas-derived exoproducts was investigated. We report that adult CF patients colonised with mucoidPseudomonas aeruginosahave higher levels of baseline inflammation, more frequent exacerbations and worse lung function compared with patients colonised with nonmucoidP. aeruginosa. Moreover, mucoidP. aeruginosaactivates NF-κBviaToll-like receptor (TLR) 2, which acts in an additive manner to TLR5 to drive inflammation in airway epithelial cells. Furthermore, TLR2-mediated intracellular signalling is more resistant to the anti-inflammatory effects of corticosteroid when compared with other TLR signalling pathways. Overall, these results suggest that airway inflammation triggered by mucoidP. aeruginosais less responsive to the anti-inflammatory action of corticosteroids. Whether this translates into a diminished response of CF patients to corticosteroid therapy should be examined in future clinical studies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».