Increased rhinovirus replication following corticosteroid and air pollution exposures
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory tract infections have been linked to air pollution exposure, and both are known exogenous risk factors of asthma exacerbations. The current frontline therapy used to minimize exacerbations are inhaled corticosteroids (ICS), but these medications increase the risk of respiratory tract infections in patients due to immunosuppressive side-effects. Virally-triggered exacerbations are most commonly associated with rhinovirus, and the ICS fluticasone propionate (FP) has been demonstrated to increase rhinovirus viral load by 2.5-fold in infected epithelial cells. We hypothesized that air pollution exposure combined with ICS would magnify effects on host-defence antiviral responses and viral replication. Using rhinovirus (RV16), we infected human bronchial epithelial (BEAS-2B) cells that were pre-treated with FP (250 nM) and exposed to diesel exhaust particles (DEP) SRM2975 (50 μg/cm 2 ). We show that DEP exposure significantly increased RV16 viral RNA by 12-fold over untreated cells 24 hours post-infection, while FP alone induced a 2-fold rise. However, when combined, FP and DEP induced a significant supra-additive 17-fold increase in RV16 RNA. In addition, we demonstrate that DEP induces the expression of the RV16 entry receptor ICAM-1 through the canonical NF-κB pathway and that suppression of this pathway results in attenuation of RV16 viral expression. Our findings suggest a mechanism through which combined epithelial exposure to DEP and ICS increases RV16 infectivity, through the suppression of innate antiviral immune responses and induction of the RV16 entry receptor ICAM-1. These findings suggest a need for caution during periods of high air pollution by those managing chronic lung diseases with corticosteroids.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».