Modulating pro-fibrotic macrophages using yeast beta-glucan microparticles prepared by Pressurized Gas eXpanded liquid (PGX) Technology®
Notice bibliographique
Résumé
Pro-fibrotic M2-like macrophages are widely implicated in the pathogenesis and progression of lung fibrosis due to their production of pro-fibrotic growth factors and cytokines. Yeast beta-glucan (YBG) microparticles have shown potential as immunomodulators that can convert macrophage polarization from a pro-fibrotic phenotype to an anti-fibrotic phenotype through the engagement of the Dectin-1 receptor. However, the processing conditions used to fabricate YBG microparticles can lead to unpredictable immunomodulatory effects. Herein, we report the use of Pressurized Gas eXpanded liquids (PGX) Technology® to fabricate YBG (PGX-YBG) microparticles with higher surface areas, lower densities, and smaller and more uniform size distributions compared to commercially available spray-dried YBGs. PGX-YBG is shown to activate Dectin-1 more efficiently in vitro while avoiding significant TLR 2/4 activation. Furthermore, PGX-YBG microparticles effectively modulate M2-like fibrosis-inducing murine and human macrophages into fibrosis-suppressing macrophages both in vitro as well as in ex vivo precision-cut murine lung slices, suggesting their potential utility as a therapeutic for addressing a broad spectrum of fibrotic end-point lung diseases. • Scalable production of high purity, highly porous yeast beta-glucan (PGX-YBG) microparticles. • Enhanced Dectin-1 activation compared to conventional spray dried YBG. • PGX-YBG preferentially taken up by pro-fibrotic macrophages. • Effective immunomodulation of human and murine macrophages in vitro and ex vivo . • Particle properties are conducive to effective lung delivery via inhalation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».