Defective Fibrillar Collagen Organization by Fibroblasts Contributes to Airway Remodeling in Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Histologic stains have been used as the gold standard to visualize extracellular matrix (ECM) changes associated with airway remodeling in asthma, yet they provide no information on the biochemical and structural characteristics of the ECM, which are vital to understanding alterations in tissue function. Objectives To demonstrate the use of nonlinear optical microscopy (NLOM) and texture analysis algorithms to image fibrillar collagen (second harmonic generation) and elastin (two-photon excited autofluorescence), to obtain biochemical and structural information on the remodeled ECM environment in asthma. Methods Nontransplantable donor lungs from donors with asthma (n = 13) and control (n = 12) donors were used for the assessment of airway collagen and elastin fibers by NLOM, and extraction of lung fibroblasts for in vitro experiments. Measurements and Main Results Fibrillar collagen is not only increased but also highly disorganized and fragmented within large and small asthmatic airways compared with control subjects, using NLOM imaging. Furthermore, such structural alterations are present in pediatric and adult donors with asthma, irrespective of fatal disease. In vitro studies demonstrated that asthmatic airway fibroblasts are deficient in their packaging of fibrillar collagen-I and express less decorin, important for collagen fibril packaging. Packaging of collagen fibrils was found to be more disorganized in asthmatic airways compared with control subjects, using transmission electron microscopy. Conclusions NLOM imaging enabled the structural assessment of the ECM, and the data suggest that airway remodeling in asthma involves the progressive accumulation of disorganized fibrillar collagen by airway fibroblasts. This study highlights the future potential clinical application of NLOM to assess airway remodeling in vivo.
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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 | 0,001 |
| 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 ».