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Enregistrement W4408165571 · doi:10.1016/j.ebiom.2025.105631

Cellular blueprint of healthy and diseased human epiglottis and subglottis—a study of the Canadian Airways Research (CARE) group

2025· article· en· W4408165571 sur OpenAlexafffundabout
Peter YF. Zeng, R. Jun Lin, Kevin Fung, Halema Khan, Matthew J. Cecchini, Amanda Hu, Jennifer Anderson, Patrick MacInnis, Laura Jarycki, Amir Karimi, Shengjie Ying, MohdWessam Al Jawhri, Sherman Lin, Mushfiq Hassan Shaikh, Harrison Pan, Bryan Coburn, Joe S. Mymryk, Richard Inculet, John W. Barrett, Anthony C. Nichols

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTracheal and airway disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaSt. Michael's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesPhysicians' Services Incorporated FoundationAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésSubglottisEpiglottisMedicineBlueprintPathologyLarynxAnatomyGlottis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The larynx consists of the supraglottis, glottis, and subglottis and each differ in tissue composition, lymphatic drainage, ability to counter infections, and response to injuries. However, the cellular mechanisms driving laryngeal homoeostasis remain largely unexplored. As a result, understanding disease pathogenesis within the larynx including idiopathic subglottic stenosis (iSGS) and intubation-related traumatic stenosis has been challenging. Here, we sought to characterise the cellular processes governing laryngeal health and disease. METHODS: As part of the prospective Canadian Airways Research (CARE) iSGS study, we characterised 122,004 high-quality transcriptomes using single nucleus RNA-sequencing to profile 11 human epiglottis and 17 human subglottis biopsies across three different conditions: control, iSGS, and intubation-related traumatic stenosis to define cell populations and pathways associated with disease. We validated our results using cohort-level bulk transcriptomics using 114 human epiglottis and 121 human subglottis. FINDINGS: We defined the single-cell taxonomy of the human subglottis and epiglottis using single-nucleus sequencing in both healthy and disease states. Mechanistically, we discovered the presence of unique epithelial and fibroblast progenitor subsets within the control subglottis but not within the anatomically adjacent epiglottis. The uncontrolled proliferation of these cellular subsets exhibited skewed sex hormone signalling and orchestrated a fibro-inflammatory cascade. We leveraged cohort-level bulk transcriptomics to define hallmarks of iSGS associated with disease covariates and introduced the first biomarker associated with recurrent relapse. Longitudinal sampling demonstrated that the subglottic microenvironment in patients with iSGS is changing dynamically with and without therapeutic intervention. INTERPRETATION: Together, our data refines our understanding of laryngeal biology, nominates candidate compounds for iSGS treatment, and serves as a transformative platform for future clinical investigations to further precision laryngology. FUNDING: This study was funded by a grant from the American Laryngology Association (#1082), an Academic Medical Organisation of Southwestern Ontario innovation fund grant (INN21-016), grant support from the Departments of Otolaryngology-Head and Neck Surgery at University of Toronto, Canada and Western University, Canada. ACN was supported by the Wolfe Surgical Research Professorship in the Biology of Head and Neck Cancers Fund. PYFZ was supported by a Vanier Canada Graduate Scholarship and PSI Foundation fellowship.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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