Surfactant protein SP-D to the rescue of NETosis and NET-induced lung surfactant inactivation
Notice bibliographique
Résumé
In response to airway infections caused by pathogens such as bacteria, alveolar neutrophils are activated by the recognition of bacterial components like LPS. As a consequence, neutrophils release neutrophil extracellular traps (NETs) to fight and clear those invading pathogens. The NETosis mechanism has to be regulated because an overaccumulation of NETs can turn into damaging effects, causing pulmonary dysfunction. Surfactant protein SP-D is a lung collectin, which participates in the innate immune defense of the lungs. SP-D binds to certain types of LPS and interacts with NETs. SP-D also interacts with pulmonary surfactant lipids, which are the essential components to facilitate lung mechanics. Up to date, whether SP-D modulates LPS-induced NETosis and NET-related alterations of surfactant function is unknown. Using human neutrophils, purified human SP-D and SP-D-deficient mice, we have showed that SP-D suppresses LPS-induced NETosis, in a LPS-binding dependent manner. Analyses of mouse lung bronchoalveolar lavages have shown that the airways of LPS-instilled SP-D deficient mice have increased NETs and lung surfactant with reduced biophysical activity – impaired lung compliance-, compared to wild type mice. Moreover, NETs inhibit the biophysical functions of lung surfactant, as assessed under physiologically meaningful conditions, and purified SP-D prevents NET-mediated lung surfactant inactivation. Therefore, excess NETs are deleterious for the biophysical activity of surfactant and SP-D protects surfactant from the negative effect of NETs.
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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 ».