A Tracheal Aspirate-derived Airway Basal Cell Model Reveals a Proinflammatory Epithelial Defect in Congenital Diaphragmatic Hernia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Congenital diaphragmatic hernia (CDH) is characterized by incomplete closure of the diaphragm and lung hypoplasia. The pathophysiology of lung defects in CDH is poorly understood. Objectives To establish a translational model of human airway epithelium in CDH for pathogenic investigation and therapeutic testing. Methods We developed a robust methodology of epithelial progenitor derivation from tracheal aspirates of newborns. Basal stem cells (BSCs) from patients with CDH and preterm and term non-CDH control subjects were derived and analyzed by bulk RNA sequencing, assay for transposase accessible chromatin with sequencing, and air–liquid interface differentiation. Lung sections from fetal human CDH samples and the nitrofen rat model of CDH were subjected to histological assessment of epithelial defects. Therapeutics to restore epithelial differentiation were evaluated in human epithelial cell culture and the nitrofen rat model of CDH. Measurements and Main Results Transcriptomic and epigenetic profiling of CDH and control BSCs reveals a proinflammatory signature that is manifested by hyperactive nuclear factor kappa B and independent of severity and hernia size. In addition, CDH BSCs exhibit defective epithelial differentiation in vitro that recapitulates epithelial phenotypes found in fetal human CDH lung samples and fetal tracheas of the nitrofen rat model of CDH. Furthermore, blockade of nuclear factor kappa B hyperactivity normalizes epithelial differentiation phenotypes of human CDH BSCs in vitro and in nitrofen rat tracheas in vivo. Conclusions Our findings have identified an underlying proinflammatory signature and BSC differentiation defects as a potential therapeutic target for airway epithelial defects in CDH.
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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 ».