Bronchial epithelium repair by Esculentin-1a-derived antimicrobial peptides: involvement of metalloproteinase-9 and interleukin-8, and evaluation of peptides’ immunogenicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The airway epithelium is seriously damaged upon pulmonary Pseudomonas aeruginosa infection, especially in cystic fibrosis (CF) sufferers. Therefore, the discovery of novel anti-infective agents accelerating healing of infected injured tissues is crucial. The antipseudomonal peptides esculentin-1a(1–21)NH 2 and its diastereomer Esc(1–21)-1c (Esc peptides) hold promise in this respect. In fact, they stimulate airway epithelial wound repair, but no mechanistic insights are available. Here we demonstrated that this process occurs through promotion of cell migration by an indirect activation of epidermal growth factor receptor mediated by metalloproteinases. Furthermore, we showed an increased expression of metalloproteinase 9, at both gene and protein levels, in peptide-treated bronchial epithelial cells with a functional or mutated form of CF transmembrane conductance regulator. In addition, the two peptides counteracted the inhibitory effect of Pseudomonas lipopolysaccharide (mimicking an infection condition) on the wound healing activity of the airway epithelium, and they enhanced the production of interleukin-8 from both types of cells. Finally, no immunogenicity was discovered for Esc peptides, suggesting their potential safety for clinical usage. Besides representing a step forward in understanding the molecular mechanism underlying the peptide-induced wound healing activity, these studies have contributed to highlight Esc peptides as valuable therapeutics with multiple functions.
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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 ».