Increased <scp>CRHR1</scp> expression on monocytes from patients with <scp>AA</scp> enables a pro‐inflammatory response to corticotrophin‐releasing hormone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stress may play a key role in alopecia areata (AA), though the exact interactions of stress with AA remain undefined. Corticotropin‐releasing hormone (CRH), the proximal regulator of the stress axis, has been recognized as an immunomodulatory factor in tissues and peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). We used multicolour flow cytometry to identify receptor CRHR1 expression on PBMC subsets in AA patients ( n = 54) and controls ( n = 66). We found that CRHR1 was primarily expressed by circulating monocytes. CRHR1 expression on monocytes was enhanced in AA compared with controls (3.17% vs. 1.44%, p = 0.002, chi‐squared test). AA incidence was correlated to elevated CD14 + monocyte numbers ( R = 0.092, p = 0.036) and markedly independently correlated with increased CRHR1 expression ( R = 0.215, p = 0.027). High CRHR1 expression was significantly related to chronic AA (disease duration >1 year; p = 0.003, chi‐squared test), and large lesion area (AA area >25%; p = 0.049, chi‐squared test). We also observed enhanced percentages of active monocytes and reduced CD16 + CD3− NK cell numbers in AA patients' PBMCs ( p = 0.010; 0.025, respectively). In vitro CRH treatment of PBMCs and human monocyte cell line THP‐1 promoted CD86 upregulation. The findings imply that stress‐related factors CRH and CRHR1 contribute to AA development and progression where higher CRHR1 expression is associated with chronic AA and larger lesions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».