Airway remodelling rather than cellular infiltration characterizes both type2 cytokine biomarker‐high and ‐low severe asthma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The most recognizable phenotype of severe asthma comprises people who are blood eosinophil and FeNO‐high, driven by type 2 (T2) cytokine biology, which responds to targeted biological therapies. However, in many people with severe asthma, these T2 biomarkers are suppressed but poorly controlled asthma persists. The mechanisms driving asthma in the absence of T2 biology are poorly understood. Objectives To explore airway pathology in T2 biomarker‐high and ‐low severe asthma. Methods T2 biomarker‐high severe asthma (T2‐high, n = 17) was compared with biomarker‐intermediate (T2‐intermediate, n = 21) and biomarker‐low (T2‐low, n = 20) severe asthma and healthy controls ( n = 28). Bronchoscopy samples were processed for immunohistochemistry, and sputum for cytokines, PGD 2 and LTE 4 measurements. Results Tissue eosinophil, neutrophil and mast cell counts were similar across severe asthma phenotypes and not increased when compared to healthy controls. In contrast, the remodelling features of airway smooth muscle mass and MUC5AC expression were increased in all asthma groups compared with health, but similar across asthma subgroups. Submucosal glands were increased in T2‐intermediate and T2‐low asthma. In spite of similar tissue cellular inflammation, sputum IL‐4, IL‐5 and CCL26 were increased in T2‐high versus T2‐low asthma, and several further T2‐associated cytokines, PGD 2 and LTE 4 , were increased in T2‐high and T2‐intermediate asthma compared with healthy controls. Conclusions Eosinophilic tissue inflammation within proximal airways is suppressed in T2 biomarker‐high and T2‐low severe asthma, but inflammatory and structural cell activation is present, with sputum T2‐associated cytokines highest in T2 biomarker‐high patients. Airway remodelling persists and may be important for residual disease expression beyond eosinophilic exacerbations. Registered at ClincialTrials.gov : NCT02883530.
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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) | 0,001 | 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 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 ».