Impact of Diesel Exhaust Exposure on Plasma and Bronchial Alveolar Lavage Exposome in Human Participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale: Exposure to diesel exhaust (DE), a form of traffic-related air pollution, can cause pulmonary inflammation and oxidative stress. Pulmonary inflammation and oxidative stress encompass the production of inflammatory mediators that may enter the bloodstream, producing systemic effects. Untargeted molecular profiling, referred to as Exposomics, of bronchoalveolar lavage (BAL) and plasma may provide valuable insights into the lung and systemic effects of DE exposure. This study utilizes a controlled human exposure study to evaluate concurrent changes in the exposome between the airways and systemic circulation associated with acute DE exposure. Methods: We analyzed samples from twenty-nine research participants with and without chronic obstructive pulmonary disease (COPD) (aged 40-80; 11 females and 18 males) who participated in a randomized, double-blinded, controlled exposure crossover study. Participants were exposed to DE (standardized to 300 µg/m3 of particulate matter ≤2.5 µm) and filtered air (FA; as a control) for 2 hours, during separate visits separated by a ≥4-week washout period. BAL and plasma were collected at baseline and after exposure. Endogenous metabolites and xenobiotics small molecules were analyzed using liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS) on an Orbitrap. Using a machine learning approach, structural annotation was conducted combining spectral library database matching (MassBank EU) with molecular formula and analogue prediction (SIRIUS and MS2Query). Weighted correlation networks were generated using the R package WGCNA (v1.73) to discern clusters of metabolite features associated with exposure. Results: In BAL, there were 9178 features common in both FA and DE groups, along with 474 features exclusive to FA and 733 features exclusive to DE. In plasma, there were 21130 features common in both FA and DE groups, along with 2508 features exclusive to FA and 1957 features exclusive to DE. Between both BAL and plasma, weighted correlation networks revealed several clusters of features that were negatively correlated with DE exposure among several participants. Conclusion: In summary, we analyzed data from bronchoalveolar lavage (BAL) and plasma exosomes following controlled exposure to DE, a well-established model of traffic-related air pollution. Our findings revealed alterations in molecular features in response to DE exposure. There were unique molecular features detected upon DE exposure, and clusters of features that were negatively correlated with DE exposure in BAL and plasma. Further analysis will focus on bioinformatically integrating the BAL and plasma exposome to reveal the non-invasive markers of DE exposure in plasma that can be studied to gain insight into longer-term exposures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».