LasR-deficient Pseudomonas aeruginosa variants increase airway epithelial mICAM-1 expression and enhance neutrophilic lung inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa causes chronic airway infections, a major determinant of lung inflammation and damage in cystic fibrosis (CF). Loss-of-function lasR mutants commonly arise during chronic CF infections, are associated with accelerated lung function decline in CF patients and induce exaggerated neutrophilic inflammation in model systems. In this study, we investigated how lasR mutants modulate airway epithelial membrane bound ICAM-1 (mICAM-1), a surface adhesion molecule, and determined its impact on neutrophilic inflammation in vitro and in vivo. We demonstrated that LasR-deficient strains induce increased mICAM-1 levels in airway epithelial cells compared to wild-type strains, an effect attributable to the loss of mICAM-1 degradation by LasR-regulated proteases and associated with enhanced neutrophil adhesion. In a subacute airway infection model, we also observed that lasR mutant-infected mice displayed greater airway epithelial ICAM-1 expression and increased neutrophilic pulmonary inflammation. Our findings provide new insights into the intricate interplay between lasR mutants, LasR-regulated proteases and airway epithelial ICAM-1 expression, and reveal a new mechanism involved in the exaggerated inflammatory response induced by lasR mutants.
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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 | 0,001 |
| 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 ».