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Enregistrement W3161976706 · doi:10.1182/blood.2020009417

Upregulated PD-L1 delays human neutrophil apoptosis and promotes lung injury in an experimental mouse model of sepsis

2021· article· en· W3161976706 sur OpenAlexaff
Jiafeng Wang, Jian Xie, Zhenzhen Zhao, Sahil Gupta, Yu Guo, Songhui Jia, Jean Parodo, John C. Marshall, Xiaoming Deng

Notice bibliographique

RevueBlood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSepsisTumor necrosis factor alphaProtein kinase BDownregulation and upregulationImmunologyApoptosisLungPI3K/AKT/mTOR pathwayMedicineCancer researchFas ligandBiologyProgrammed cell deathInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PD-L1 is a ligand for PD-1, and its expression has been shown to be upregulated in neutrophils harvested from septic patients. However, the effect of PD-L1 on neutrophil survival and sepsis-induced lung injury remains largely unknown. In this study, PD-L1 expression correlated negatively with rates of apoptosis in human neutrophils harvested from patients with sepsis. Coimmunoprecipitation assays on control neutrophils challenged with interferon-γ and LPS showed that PD-L1 complexes with the p85 subunit of phosphatidyl 3-kinase (PI3K) to activate AKT-dependent survival signaling. Conditional CRE/LoxP deletion of neutrophil PD-L1 in vivo further protected against lung injury and reduced neutrophil lung infiltration in a cecal ligation and puncture (CLP) experimental sepsis animal model. Compared with wild-type animals, PD-L1-deficient animals presented lower levels of plasma tumor necrosis factor-α and interleukin-6 (IL-6) and higher levels of IL-10 after CLP, and reduced 7-day mortality in CLP PD-L1-knockout animals. Taken together, our data suggest that increased PD-L1 expression on human neutrophils delays cellular apoptosis by triggering PI3K-dependent AKT phosphorylation to drive lung injury and increase mortality during clinical and experimental sepsis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations209
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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