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Enregistrement W4396496157 · doi:10.1111/all.16146

The effects of inhaled corticosteroids on healthy airways

2024· article· en· W4396496157 sur OpenAlexaff
Emanuele Marchi, Timothy Hinks, Matthew Richardson, Latifa Khalfaoui, Fiona A. Symon, Poojitha Rajasekar, Rachel L. Clifford, Beverley Hargadon, Cary D. Austin, Julia L. MacIsaac, Michael S. Kobor, Salman Siddiqui, Jordan S. Mar, Joseph R. Arron, David F. Choy, Peter Bradding

Notice bibliographique

RevueAllergy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNIHR Leicester Biomedical Research CentreMedical Research CouncilGenentechUniversity of OxfordUniversity of LeicesterAsthma and Lung UKNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome TrustNational Institute for Health and Care ResearchRegeneron PharmaceuticalsUniversity Hospitals of Leicester NHS TrustPfizerEuropean Respiratory SocietyDepartment of Health and Social CareAstraZenecaCSL BehringSanofi
Mots-clésInhaled corticosteroidsMedicineSmall airwaysInhalationAsthmaImmunologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effects of inhaled corticosteroids (ICS) on healthy airways are poorly defined. OBJECTIVES: To delineate the effects of ICS on gene expression in healthy airways, without confounding caused by changes in disease-related genes and disease-related alterations in ICS responsiveness. METHODS: Randomized open-label bronchoscopy study of high-dose ICS therapy in 30 healthy adult volunteers randomized 2:1 to (i) fluticasone propionate 500 mcg bd daily or (ii) no treatment, for 4 weeks. Laboratory staff were blinded to allocation. Biopsies and brushings were analysed by immunohistochemistry, bulk RNA sequencing, DNA methylation array and metagenomics. RESULTS: , microbiome or DNA methylation. ICS treatment upregulated 72 genes in brushings and 53 genes in biopsies, and downregulated 82 genes in brushings and 416 genes in biopsies. The most downregulated genes in both tissues were canonical markers of type-2 inflammation (FCER1A, CPA3, IL33, CLEC10A, SERPINB10 and CCR5), T cell-mediated adaptive immunity (TARP, TRBC1, TRBC2, PTPN22, TRAC, CD2, CD8A, HLA-DQB2, CD96, PTPN7), B-cell immunity (CD20, immunoglobulin heavy and light chains) and innate immunity, including CD48, Hobit, RANTES, Langerin and GFI1. An IL-17-dependent gene signature was not upregulated by ICS. CONCLUSIONS: In healthy airways, 4-week ICS exposure reduces gene expression related to both innate and adaptive immunity, and reduces markers of type-2 inflammation. This implies that homeostasis in health involves tonic type-2 signalling in the airway mucosa, which is exquisitely sensitive to ICS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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