Mechanism of pulmonary immunosuppression: extrapulmonary burn injury suppresses bacterial endotoxin‐induced pulmonary neutrophil recruitment and neutrophil extracellular trap (NET) formation
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary immunosuppression often occurs after burn injury (BI). However, the reasons for BI-induced pulmonary immunosuppression are not clearly understood. Neutrophil recruitment and neutrophil extracellular trap (NET) formation (NETosis) are important components of a robust pulmonary immune response, and we hypothesized that pulmonary inflammation and NETosis are defective after BI. To test this hypothesis, we established a mouse model with intranasal LPS instillation in the presence or absence of BI (15% of body surface burn) and determined the degree of immune cell infiltration, NETosis, and the cytokine levels in the airways and blood on d 2. Presence of LPS recruited monocytes and large numbers of neutrophils to the airways and induced NETosis (citrullinated histone H3, DNA, myeloperoxidase). By contrast, BI significantly reduced LPS-mediated leukocyte recruitment and NETosis. This BI-induced immunosuppression is attributable to the reduction of chemokine (C-C motif) ligand (CCL) 2 (monocyte chemoattractant protein 1) and CCL3 (macrophage inflammatory protein 1α). BI also suppressed LPS-induced increase in IL-17A, IL-17C, and IL-17E/IL-25 levels in the airways. Therefore, BI-mediated reduction in leukocyte recruitment and NETosis in the lungs are attributable to these cytokines. Regulating the levels of some of these key cytokines represents a potential therapeutic option for mitigating BI-mediated pulmonary immunosuppression.-Sakuma, M., Khan, M. A. S., Yasuhara, S., Martyn, J. A., Palaniyar, N. Mechanism of pulmonary immunosuppression: extrapulmonary burn injury suppresses bacterial endotoxin-induced pulmonary neutrophil recruitment and neutrophil extracellular trap (NET) formation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».