Cigarette smoke-initiated autoimmunity facilitates sensitisation to elastin-induced COPD-like pathologies in mice
Notice bibliographique
Résumé
It is currently not understood whether cigarette smoke exposure facilitates sensitisation to self-antigens and whether ensuing auto-reactive T cells drive chronic obstructive pulmonary disease (COPD)-associated pathologies. To address this question, mice were exposed to cigarette smoke for 2 weeks. Following a 2-week period of rest, mice were challenged intratracheally with elastin for 3 days or 1 month. Rag1 −/− , Mmp12 −/− , and Il17a −/− mice and neutralising antibodies against active elastin fragments were used for mechanistic investigations. Human GVAPGVGVAPGV/HLA-A*02:01 tetramer was synthesised to assess the presence of elastin-specific T cells in patients with COPD. We observed that 2 weeks of cigarette smoke exposure induced an elastin-specific T cell response that led to neutrophilic airway inflammation and mucus hyperproduction following elastin recall challenge. Repeated elastin challenge for 1 month resulted in airway remodelling, lung function decline and airspace enlargement. Elastin-specific T cell recall responses were dose dependent and memory lasted for over 6 months. Adoptive T cell transfer and studies in T cells deficient Rag1 −/− mice conclusively implicated T cells in these processes. Mechanistically, cigarette smoke exposure-induced elastin-specific T cell responses were matrix metalloproteinase (MMP)12-dependent, while the ensuing immune inflammatory processes were interleukin 17A-driven. Anti-elastin antibodies and T cells specific for elastin peptides were increased in patients with COPD. These data demonstrate that MMP12-generated elastin fragments serve as a self-antigen and drive the cigarette smoke-induced autoimmune processes in mice that result in a bronchitis-like phenotype and airspace enlargement. The study provides proof of concept of cigarette smoke-induced autoimmune processes and may serve as a novel mouse model of COPD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».