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Enregistrement W4404173554 · doi:10.4049/jimmunol.212.supp.0834.6151

Inhibition of neutrophil elastase by the bacterial serine protease inhibitor ecotin in cystic fibrosis airway samples

2024· article· en· W4404173554 sur OpenAlexaff
Yeongseo Son, Kayla Fantone, Harold Nothaft, Arlene A. Stecenko, Christine M. Szymanski, Balázs Rada

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisNeutrophil elastaseElastaseSerine proteaseAirwayMedicineProteasesProtease inhibitor (pharmacology)ImmunologyMicrobiologyProteaseBiologyInternal medicineEnzymeBiochemistryInflammationVirusSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cystic fibrosis (CF), a prevalent fatal genetic condition in North America, disrupts respiratory function by impeding chloride ion transport across mucosal surfaces. This leads to the thickening of mucus, resulting in constant lung inflammation and elevated levels of neutrophils. Neutrophil elastase (NE), a potent serine protease crucial for host defense, is released by these neutrophils. However, in excess, NE can cause detrimental host tissue damage. Abundant in CF airways, NE is a key predictor of lung disease progression. While past studies have explored targeting NE in CF, no optimal inhibitors have reached clinics. Our study tested ecotin, a bacterial periplasmic serine protease inhibitor, for its potential to impede NE activity in CF airway samples and curb NE release from human neutrophils. Results show that ecotin significantly reduces NE activity in sputum samples obtained from several CF patients. Additionally, we found that ecotin inhibits NE release from neutrophils exposed to CF lung stimuli like Staphylococcus aureus bacteria. These results establish ecotin as a promising NE inhibitor in CF with clinical potential.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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