Impact of particulate matter (PM) exposure on lung macrophage phenotype and phagocytic activity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epidemiologic studies have shown that particulate matter (PM10) increase pulmonary morbidity and mortality. Lung macrophages (LM) are key first-line immune effector cells phagocytosing and processing inhaled PM10. LM phenotypes (M1 which are more pro-inflammatory and M2 more anti-inflammatory promoting tissue repair) role and responses in processing PM is still unclear. The goal of this study was to evaluate the phagocytic function of different macrophage phenotypes following exposure to urban air pollution particles. Methods: PMA was use to differentiate THP-1 monocytes into macrophages (M0) and further into M1 mac9s with INF-λ and LPS and M2 mac9s using IL-4 and IL-13. Surface marker labelling (CD68, CD206, CD163 and CD80) and flow cytometry were used to quantify different populations. Urban PM10 (EHC93) phagocytosis were quantify and mediator production measure. The impact of PM10 on phagocytosis of Staph Aureus were measured. Results: PM10 exposure increase M1 (13 to 19 to 28% with 0, 0.03mg/ml and 0.05mg/ml PM) and decrease M2 differentiation in a dose depended manner. PM10 were phagocytosed the best by M1 mac9ss with less phagocytosis by M2 mac9s (22.4±3.2vs 10.5±2.1%, p<0.05). M1 mac9s produce IL-1β, IL-6 and TNF-α, while M2 mac9s produce IL-10, IL-1RA and CCL-22 in a dose dependent manner. PM10 reduces M1 mac9s phagocytosis of Staph Aureas (76±8%vs48±9%vs41±5% with 0, 0.03mg/ml and 0.05mg/ml PM respectively, p<0.001) in a dose dependent manner with no effect on M2 macrophages. Conclusions: Urban particle exposure skewed macrophages to a M1 phenotype but also suppress their phagocytosis of bacteria, suggesting it promote vulnerability to lung infection/colonization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,003 | 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 ».