Particle depletion of diesel exhaust restores allergen-induced lung-protective surfactant protein D in human lungs
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Exposure to air pollution is linked with increased asthma morbidity and mortality. To understand pathological processes linking air pollution and allergen exposures to asthma pathophysiology, we investigated the effect of coexposure to diesel exhaust (DE) and aeroallergen on immune regulatory proteins in human airways. Methods Fourteen allergen-sensitised participants completed this randomised, double-blinded, cross-over, controlled exposure study. Each participant underwent four exposures (allergen-alone exposure, DE and allergen coexposure, particle-depleted DE (PDDE) and allergen coexposure, and sham exposure) on different order-randomised dates, each separated by a 4-week washout. Serum and bronchoalveolar lavage (BAL) were assayed for pattern recognition molecules, cytokines, chemokines and inflammatory mediators. Results In human airways, allergen-alone exposure led to accumulation of surfactant protein D (SPD; p=0.02). Coexposure to allergen and DE did not elicit the same increase of SPD as did allergen alone; diesel particulate reduction restored allergen-induced SPD accumulation. Soluble receptor for advanced glycation end products was higher with particle reduction than without it. In the systemic circulation, there was a transient increase in SPD and club cell protein 16 (CC16) 4 hours after allergen alone. CC16 was augmented by PDDE, but not DE. % eosinophils in BAL (p<0.005), eotaxin-3 (p<0.0001), interleukin 5 (IL-5; p<0.0001) and thymus and activation regulated chemokine (p=0.0001) were each increased in BAL by allergen. IL-5, SPD and % eosinophils in BAL were correlated with decreased FEV 1 . Conclusion Short-term coexposure to aeroallergen and DE alters immune regulatory proteins in lungs; surfactant levels are dependent on particle depletion. Trial registration number NCT02017431 .
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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) | 0,000 | 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.
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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 ».