Differential effects of the cystic fibrosis lung inflammatory environment on mesenchymal stromal cells
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence demonstrates that human mesenchymal stromal cells (MSCs) modify their in vivo anti-inflammatory actions depending on the specific inflammatory environment encountered. Understanding this better is crucial to refine MSC-based cell therapies for lung and other diseases. Using acute exacerbations of cystic fibrosis (CF) lung disease as a model, the effects of ex vivo MSC exposure to clinical bronchoalveolar lavage fluid (BALF) samples, as a surrogate for the in vivo clinical lung environment, on MSC viability, gene expression, secreted cytokines, and mitochondrial function were compared with effects of BALF collected from healthy volunteers. CF BALF samples that cultured positive for Aspergillus sp. (Asp) induced rapid MSC death, usually within several hours of exposure. Further analyses suggested the fungal toxin gliotoxin as a potential mediator contributing to CF BALF-induced MSC death. RNA sequencing analyses of MSCs exposed to either Asp+ or Asp− CF BALF samples identified a number of differentially expressed transcripts, including those involved in interferon signaling, antimicrobial gene expression, and cell death. Toxicity did not correlate with bacterial lung infections. These results suggest that the potential use of MSC-based cell therapies for CF or other lung diseases may not be warranted in the presence of Aspergillus.
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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 ».