Using lung-on-a-chip to characterize HIF-1α-dependent inflammatory responses during acute <i>Streptococcus pneumoniae</i> infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current models used to study Streptococcus pneumoniae (SP) infections do not account for complex organ microenvironments or species-specific signaling pathways. To address this, we created a vascularized 3D lung-on-a-chip (LoC) that better recapitulates the physiologic lung, including cellular components, immune cell recruitment, blood flow, and oxygen tension. Hypoxia inducible factor 1-alpha (HIF-1α) is a transcription factor known to activate inflammatory pathways during infectious diseases, but its role in acute SP infection remains unclear. LoC was used to validate HIF-1α upregulation and characterize its role in immune cell recruitment. Whole human blood with fluorescently-labeled immune cells were perfused in LoC +/− BAY 87-2243 (HIF-1α chemical inhibitor). HIF1α-dependent inflammatory mediators involved in SP infection were identified by scRNA-seq and confirmed at the protein level by Western blot and ELISA. Preliminary studies of LoC stimulated with SP demonstrated HIF-1α early target gene activation. LoC showed increased CD15+-neutrophil recruitment from perfused whole blood in microvessels to tissue and airway during SP infection, partially mediated by HIF-1α. IL-17C was identified as the top differentially expressed gene activated by SP and 2D protein analysis showed increased IL-17C levels during HIF-1α knockdown, suggesting that HIF-1α is a negative regulator of IL-17C transcription. These preliminary findings suggest that HIF-1α mediates immune cell recruitment during acute SP infection and support the use of LoC as a pre-clinical human model that can identify key mediators during pneumonia.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».