Investigating the effect of transforming growth factor (TGF)-β isoforms 1, 2, and 3 on lung and dermal fibroblast functions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with systemic scleroderma (SSc) develop skin fibrosis and are susceptible to developing interstitial lung disease (ILD), which is the most common cause of death in SSc. TGF-β is a pro-fibrotic cytokine upregulated in SSc patients and may cause fibroblast dysfunction, leading to fibrosis. Aim: Assess the effect of the three TGF-β isoforms 1, 2, and 3 on lung and dermal fibroblast functions, including extracellular matrix (ECM) synthesis, pro-fibrotic cytokine release, fibroblast contraction, and myofibroblast differentiation. Methods: Human lung and dermal fibroblast cell lines were treated with TGF-β1, -β2, -β3, or a media control to assess interleukin (IL)-11 and IL-6 release by ELISA. Fibronectin, collagen-I, and α-smooth muscle actin (α-SMA) expression was assessed by western blot. Fibroblast contraction was measured using a collagen gel matrix contraction assay. Results: Lung and dermal fibroblasts treated with TGF-β2 and TGF-β3 had increased fibronectin and collagen-I ECM expression compared to control (P<0.05 and P<0.05). TGF-β2 and TGF-β3 stimulated greater IL-11 and IL-6 release by lung and dermal fibroblasts compared to control (P<0.0001 and P<0.0001). Lung and dermal fibroblasts treated with TGF-β2 and TGF-β3 increased myofibroblast differentiation (α-SMA expression) compared to control (P<0.05). Dermal fibroblasts treated with TGF-β1 and TGF-β2 contracted more than untreated fibroblasts (P<0.05); TGF-β did not affect lung fibroblast contraction. Conclusion: TGF-β2 and TGF-β3 have a more pronounced pro-fibrotic effect than TGF-β1 on lung and dermal fibroblast functions, making them potential targets for treatments in SSc-ILD.
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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) | 0,002 | 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 ».