Neutrophil elastase and myeloperoxidase in airway extracellular vesicles of cystic fibrosis children during pulmonary exacerbations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extracellular vesicles (EVs) play critical roles in disease pathogenesis. The aim of this study was to quantify mediators of neutrophilic inflammation within airway EVs during cystic fibrosis(CF) pulmonary exacerbation(PEx). Methods: EVs were isolated from sputum samples collected before and after antibiotic therapy for PEx and characterized according to international guidelines. Western blot analysis of EV protein extracts was used for EV canonical markers CD63, CD9 and flotillin-1(FLOT1), as well as neutrophil elastase(NE) and myeloperoxidase(MPO). EV content of NE and MPO was expressed as NE/FLOT1 and MPO/FLOT1 protein band densities. Results: Sputum samples from 21 CF children were analysed. Nanoparticle tracking analysis showed high concentrations of particles at the size of small EVs, and transmission electron microscopy confirmed typical EV morphology. Median (IQR) NE/FLOT1 increased from 2.46(1.68-5.25) to 6.83(3.89-8.89, p<0.001) and MPO/FLOT1 from 2.30(1.38-4.44) before to 5.76(3.45-6.94, p<0.01) after PEx therapy; EV concentration and size remained unchanged. There was a correlation between the changes in lung function (ppFEV1) and NE/FLOT1 with therapy in all patients (r=0.66, p<0.001) and in those receiving intravenous antibiotics (r=0.94, p<0.0001). Changes in the lung clearance index (LCI) correlated with changes in MPO/FLOT1 (r=0.68, p=0.05). Conclusions: Airways of children with CF contain EVs that carry NE and MPO as cargo. The lower NE and MPO content at the time of PEx and the correlation with pulmonary function suggest both a functional role of EVs in CF airway inflammation and potential as a biomarker to monitor CF lung disease.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».