Pseudomonas aeruginosa Modulates the Antiviral Response of Bronchial Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) patients frequently acquire Pseudomonas aeruginosa infections that have been associated with a bad prognosis and an increased rate of pulmonary exacerbations. Respiratory viruses can cause exacerbations in chronic pulmonary diseases including COPD or asthma and have been suggested to contribute to exacerbations also in CF. In this study we investigated a possible link between P. aeruginosa infection and susceptibility to respiratory viruses. We show that P. aeruginosa is able to block the antiviral response of airway epithelial cells thereby promoting virus infection and spread. Mechanistically, P. aeruginosa secretes the protease AprA in a LasR dependent manner, which is able of directly degrading epithelial-derived IFNλ resulting in inhibition of IFN signaling. In addition, we correlate the virus infection status of CF patients with the ability of patients’ P. aeruginosa isolates to degrade IFNλ. In line with this, the infection status of CF patients correlated significantly with the amount of respiratory viruses in sputum. Our data suggest that the interplay between P. aeruginosa and respiratory virus infections might partially explain the association of increased rates of pulmonary exacerbations and P. aeruginosa infections in CF patients.
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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 ».