PAFR and ICAM-1 expression increases in patients with IPF: implications for microbial pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is an irreversible lung disorder of unknown cause. Bacterial and viral co-infections exacerbate pathogenesis, using adhesion molecules like platelet activating factor receptor (PAFR) and intercellular adhesion molecule 1 (ICAM-1) for cellular entry, causing infections. This study compares PAFR and ICAM-1 expression in IPF patients' small airways and lung parenchyma with normal lungs and COVID-19-related marker (ACE2) expression, exploring if IPF patients are more susceptible to infections. Methods: Surgically resected lung tissue from 11 IPF patients and 12 normal controls (NC) were immunohistochemically stained for PAFR, ICAM-1 and ACE2. Positive expression percentages of each marker in the small airway epithelium and the lung parenchymal area were assessed. All image analysis was done using Image Pro Plus 7 software. Results: Compared to NC, IPF patients had significantly higher levels of PAFR expression in the small airway epithelium (p<0.0001), type 2 pneumocytes (p<0.05) and alveolar macrophages (p<0.05). Similarly, elevated ICAM-1 levels were observed in IPF patients in the epithelium (p<0.0001), type 2 pneumocytes (p<0.0001) and alveolar macrophages (p<0.0001) compared to NC. Furthermore, ACE2 expression was significantly increased in the epithelium (p<0.01) and in lung parenchyma (p<0.001) of IPF patients compared to NC. ICAM-1 surpassed ACE2 and PAFR expression in IPF. Conclusion: This study is the first evaluation of PAFR and ICAM-1 expression in small airway epithelium, type 2 pneumonocytes and alveolar macrophages in IPF, and compared to ACE2. These insights could help mitigate microbial impact and manage disease progression.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».