Profiling of healthy and asthmatic airway smooth muscle cells following interleukin-1β treatment: a novel role for CCL20 in chronic mucus hypersecretion
Notice bibliographique
Résumé
Chronic mucus hypersecretion (CMH) contributes to the morbidity and mortality of asthma, and remains uncontrolled by current therapies in the subset of patients with severe, steroid-resistant disease. Altered cross-talk between airway epithelium and airway smooth muscle cells (ASMCs), driven by pro-inflammatory cytokines such as interleukin (IL)-1β, provides a potential mechanism that influences CMH. This study investigated mechanisms underlying CMH by comparing IL-1β-induced gene expression profiles between asthma and control-derived ASMCs and the subsequent paracrine influence on airway epithelial mucus productionin vitro. IL-1β-treated ASMCs from asthmatic patients and healthy donors were profiled using microarray analysis and ELISA. Air–liquid interface (ALI)-cultured CALU-3 and primary airway epithelial cells were treated with identified candidates and mucus production assessed. The IL-1β-inducedCCL20expression and protein release was increased in ASMCs from moderate compared with mild asthmatic patients and healthy controls.IL-1β induced lowerMIR146Aexpression in asthma-derived ASMCs compared with controls. DecreasedMIR146Aexpression was validatedin vivoin bronchial biopsies from 16 asthmatic patientsversus39 healthy donors. miR-146a-5p overexpression abrogated CCL20 release in ASMCs. CCL20 treatment of ALI-cultured CALU-3 and primary airway epithelial cells induced mucus production, while CCL20 levels in sputum were associated with increased levels of CMH in asthmatic patients. Elevated CCL20 production by ASMCs, possibly resulting from dysregulated expression of the anti-inflammatory miR-146a-5p, may contribute to enhanced mucus production in asthma.
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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 ».