Functional Blockage of S100A8/A9 Ameliorates Ischemia–Reperfusion Injury in the Lung
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Lung ischemia-reperfusion (IR) injury increases the mortality and morbidity of patients undergoing lung transplantation. The objective of this study was to identify the key initiator of lung IR injury and to evaluate pharmacological therapeutic approaches using a functional inhibitor against the identified molecule. (2) Methods: Using a mouse hilar clamp model, the combination of RNA sequencing and histological investigations revealed that neutrophil-derived S100A8/A9 plays a central role in inflammatory reactions during lung IR injury. Mice were assigned to sham and IR groups with or without the injection of anti-S100A8/A9 neutralizing monoclonal antibody (mAb). (3) Results: Anti-S100A8/A9 mAb treatment significantly attenuated plasma S100A8/A9 levels compared with control IgG. As evaluated by oxygenation capacity and neutrophil infiltration, the antibody treatment dramatically ameliorated the IR injury. The gene expression levels of cytokines and chemokines induced by IR injury were significantly reduced by the neutralizing antibody. Furthermore, the antibody treatment significantly reduced TUNEL-positive cells, indicating the presence of apoptotic cells. (4) Conclusions: We identified S100A8/A9 as a novel therapeutic target against lung IR injury.
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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 ».