Cellular landscape of the esophageal epithelium in systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic sclerosis (SSc) is a rare autoimmune disease characterized by vasculopathy and progressive fibrosis of the skin and internal organs. Individuals with SSc often suffer from chronic acid reflux and dysphagia due to loss of esophageal motility, but this pathogenesis is poorly understood. Recently, studies have suggested that esophageal epithelial cells (EECs) may play a central role in the pathogenesis of SSc esophageal dysmotility. In this study, we performed a thorough transcriptomic investigation of the SSc esophageal epithelium in humans to determine whether distinct changes in EECs contribute to esophageal impairment in SSc. We performed single-cell RNA sequencing of paired proximal and distal esophageal mucosa biopsies from 10 individuals with SSc, 4 comparator individuals with gastroesophageal reflux disease (GERD), and 6 healthy controls (HCs), yielding 230,720 EECs across 40 samples. SSc and GERD samples had significantly fewer terminally differentiated, superficial cells than HCs, and differential gene expression between conditions was primarily limited to superficial EECs. Gene dysregulation in SSc was highly correlated with GERD, but was relatively greater in the proximal region, including unique dysregulation of immune mediators that correlated with esophageal dysmotility. This work sheds light on the cellular roots of esophageal dysfunction in SSc and serves as an atlas to guide future efforts to identify actionable targets in the esophagus in SSc.
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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) | 0,001 | 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 ».