IL-17A Contributes to Lung Fibrosis in a Model of Chronic Pulmonary Graft-versus-host Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pulmonary graft-versus-host disease (cpGVHD) after hematopoietic cell transplant (HCT) manifests as progressive airway and parenchymal lung fibrosis. On the basis of our prior data, mice that undergo allogeneic HCT with Tbet-knockout donors (AlloTbet) have increased lung Th17 cells and IL-17A and develop fibrosis resembling human cpGVHD. The role of IL-17A in posttransplant pulmonary fibrosis remains incompletely understood. We hypothesized that IL-17A is necessary for development of murine cpGVHD in this model. METHODS: AlloTbet mice received weekly intraperitoneal anti-IL-17A or IgG (200 μg/mouse) starting 2 weeks post-HCT and were sacrificed after week 5. Histologic airway and parenchymal fibrosis were semiquantitatively graded in a blinded fashion. Lung cells and proteins were measured by flow cytometry, ELISA, and multicytokine assays. RESULTS: Anti-IL-17A modestly decreased airway and parenchymal lung fibrosis, along with a striking reduction in pulmonary neutrophilia, IL-6, MIP-1α, MIP-1β, CXCL1, and CXCL5 in AlloTbet mice. Additionally, anti-IL-17A decreased CCL2, inflammatory monocytes and macrophages, and Th17 cells. CONCLUSIONS: In the setting of murine AlloHCT with Tbet donors, IL-17A blockade decreases fibrotic features of cpGVHD. This may be mediated by the observed reduction in neutrophils or specific lung monocyte and macrophage populations or alternatively via a direct effect on fibroblasts. Collectively, our results further suggest that anti-IL-17A strategies could prove useful in preventing alloimmune-driven fibrotic lung diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».