Effects of everolimus and HLA-G on cellular proliferation and neutrophil adhesion in an in vitro model of cardiac allograft vasculopathy
Notice bibliographique
Résumé
Human leukocyte antigen-G (HLA-G) expression is modulated by immunosuppressant use and is associated with lower incidence of graft rejection and cardiac allograft vasculopathy (CAV). We examined whether everolimus induces HLA-G expression and inhibits human coronary artery smooth muscle cell (HCASMC) proliferation, a critical event in CAV. Also, we examined whether TNFα-stimulated neutrophil adhesion is inhibited by HLA-G on human coronary artery endothelial cells (HCAECs). HLA-G expression in HCASMCs following everolimus treatment was determined by western-blot densitometric analysis. HCASMCs proliferation following incubation with recombinant HLA-G was determined by automated cell counter detecting 2-10 µm particles. Assessment of recombinant HLA-G on neutrophil adhesion to HCAECs in response to TNF-α induced-injury was determined by nonstatic adhesion assays. HLA-G expression was upregulated in HCASMCs following everolimus exposure (1000 ng/ml; P < .05). HLA-G (500, 1000 ng/ml; both P < .05) reduced HCASMC proliferation and inhibited TNFα-stimulated neutrophil adhesion to endothelial cells at all concentrations (0.1-1 ng/ml; all P < .001). Our study reveals novel regulation of HLA-G by everolimus, by demonstrating HLA-G upregulation and subsequent inhibition of HCASMC proliferation. HLA-G is a potent inhibitor of neutrophil adhesion to HCAECs. Findings support HLA-G's importance and potential use in heart transplantation for preventative therapy or as a marker to identify patients at high risk for developing CAV.
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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 | 0,001 |
| 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 ».