Smoking status impacts treatment efficacy in smoke-induced lung inflammation: A pre-clinical study
Notice bibliographique
Résumé
Rationale:Smoking status and smoking history remain poorly accounted for as variables that could affect the efficacy of new drugs being tested in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients. As a proof of concept, we used a pre-clinical model of cigarette smoke (CS) exposure to compare the impact of treatment during active CS exposure or during the cessation period on the anti-inflammatory effects IL-1α signaling blockade. Methods:Mice were exposed to CS for 2 weeks, followed by a 1-week cessation, then acutely re-exposed for 2 days. Mice were treated with an anti-IL-1α antibody either during CS exposure or during cessation and inflammatory outcomes were assessed. Results:We found that mice re-exposed to CS displayed reduced neutrophil counts and cytokine levels in the bronchoalveolar lavage (BAL) compared to mice exposed only acutely. Moreover, we found that treatment with an anti-IL-1α antibody during the initial CS exposure delayed inflammatory processes and interfered with pulmonary adaptation, leading to rebound pulmonary neutrophilia, increased BAL cytokine secretion (CCL2) and upregulatedMmp12expression. Conversely, administration of anti-IL-1α during cessation had the opposite effect, improving BAL neutrophilia, decreasing CCL2 levels and reducingMmp12expression. Discussion:These results suggest that pulmonary adaptation to CS exposure dampens inflammation and blocking IL-1α signaling during CS exposure delays the inflammatory response. More importantly, the same treatment administered during cessation hastens the return to pulmonary inflammatory homeostasis, strongly suggesting that smoking status and treatment timing should be considered when testing new biologics in COPD.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».