Interleukin‐17A and vascular remodelling in severe asthma; lack of evidence for a direct role
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Bronchial vascular remodelling may contribute to the severity of airway narrowing through mucosal congestion. Interleukin ( IL )‐17A is associated with the most severe asthmatic phenotype but whether it might contribute to vascular remodelling is uncertain. Objective To assess vascular remodelling in severe asthma and whether IL ‐17A directly or indirectly may cause endothelial cell activation and angiogenesis. Methods Bronchial vascularization was quantified in asthmatic subjects, COPD and healthy subjects together with the number of IL ‐17A + cells as well as the concentration of angiogenic factors in the sputum. The effect of IL ‐17A on in vitro angiogenesis, cell migration and endothelial permeability was assessed directly on primary human lung microvascular endothelial cells ( HMVEC ‐L) or indirectly with conditioned medium derived from normal bronchial epithelial cells ( NHBEC ), fibroblasts ( NHBF ) and airway smooth muscle cells ( ASMC ) after IL ‐17A stimulation. Results Severe asthmatics have increased vascularity compared to the other groups, which correlates positively with the concentrations of angiogenic factors in sputum. Interestingly, we demonstrated that increased bronchial vascularity correlates positively with the number of subepithelial IL ‐17A + cells. However IL ‐17A had no direct effect on HMVEC ‐L function but it enhanced endothelial tube formation and cell migration through the production of angiogenic factors by NHBE and ASMC . Conclusions & Clinical Relevance Our results shed light on the role of IL ‐17A in vascular remodelling, most likely through stimulating the synthesis of other angiogenic factors. Knowledge of these pathways may aid in the identification of new therapeutic targets.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».