Interleukin-9 enhances interleukin-5 receptor expression, differentiation, and survival of human eosinophils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interleukin-9 (IL-9) has been implicated in the pathogenesis of allergic disorders. To examine the interaction between IL-9 and eosinophils, we evaluated mature peripheral blood eosinophils for their expression of the specific α-subunit of the IL-9 receptor (IL-9R–α). The expression of IL-9R–α by human eosinophils was detected at the messenger RNA (mRNA) and protein levels by reverse transcriptase–polymerase chain reaction (RT-PCR), flow cytometry, and immunocytochemical analysis, respectively. Functional analyses demonstrated that recombinant human (rh)IL-9 inhibited in vitro peripheral blood human eosinophil apoptosis in a concentration-dependent manner. We then examined the role of IL-9 in eosinophil differentiation using the human cord blood CD34+cells and human promyelocytic leukemia cells (HL-60). The addition of IL-9 to CD34+ cells cultured in IL-3 and IL-5 enhanced eosinophil development, and IL-9 alone induced the expression of IL-5R–α. IL-9 also up-regulated the IL-5R–α chain cell surface expression during terminal eosinophil differentiation of the HL-60 cell line. Our findings suggest that IL-9 may potentiate in vivo eosinophil function by increasing their survival and IL-5–mediated differentiation and maturation. Taken together, these results suggest a mechanism by which IL-9 potentiates airway and tissue eosinophilia.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».