Understanding the role of IL-33 in endometriosis associated inflammation and pathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Endometriosis (EM) is a chronic inflammatory disease categorized by the growth of endometrial tissue on the ovaries, peritoneal wall and other internal organs. Despite it’s prevalence (176 million women worldwide), the etiology is unknown. Currently, there is a significant knowledge gap regarding how the immune microenvironment contributes to the progression of EM (specifically inflammation, pain and fibrosis). We have shown that interleukin(IL)-33 is produced by EM lesions and drives pathology in a mouse model of EM. We are now investigating, mechanistically, how IL-33 contributes to EM and whether IL-33 neutralization could alleviate the pathology. Methods Female C57BL/6 mice were induced with EM and were treated with PBS (n=10) or IL-33 (n=10) every other day. After 2 weeks, the mice were euthanized and plasma, peritoneal fluid (PF) and EM lesions were collected. Cytokines in the plasma and PF were analyzed using a multiplex array. Immune cell populations in the PF were evaluated using CyTOF. Finally, sectioned lesions were stained for markers of innervation, proliferation and fibrosis. To establish cause and effect, mice were induced with EM and treated with IL-33+anti-IL-33 antibody (n=10) or IL-33+isotype control (n=10). Results Mice treated with IL-33 had elevated cytokines (e.g. IL-5) in the plasma and PF and EM lesions exhibited drastic changes in morphology. Additionally, both innate and adaptive immune cells were altered in the PF of IL- 33 treated mice. Neutralizing IL-33 reduced inflammation and immune cell recruitment. Conclusions Overall, these results show that IL-33 drives hallmark pathologies of endometriosis and neutralization of IL-33 could provide a novel therapeutic target for EM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».