Positive feedback loops as potential contributors to Interleukin-17A-driven synergistic potentiation of inflammatory response and corticosteroid insensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Exacerbations of respiratory diseases are linked to overproduction of Interleukin (IL) 17 family members (e.g., IL-17A, IL-17C). These cytokines exert their own inflammatory effects, amplify pre-existing airway inflammation, and may contribute to corticosteroid insensitivity. Effective therapies are not available yet. Objective To study the effects of IL-17A, alone or in combination with other stimuli or corticosteroids, on bronchial epithelial cells. Methods Exposure to IL-17A (1 – 24 hrs), with or without Tumor Necrosis Factor (TNF)-α (both: 10–100 ng/mL), with or without corticosteroid budesonide (1–1000 nM), was studied in BEAS-2B cells, submerged and differentiated primary human bronchial epithelial cells, and differentiated murine tracheal epithelial cells by singleplex / multiplex ELISAs (cytokines), qPCR (mRNA), Western blot and reporter gene assay (respectively, transcription factor translocation and transactivation). Results IL-17A is a mild stimulus (<10-fold upregulation of IL-8). In co-stimulation with TNF-α, IL-17A synergistically and potently upregulates production of IL-8, IL-6, and Granulocyte Colony-Stimulating Factor, and Nuclear Factor-κB transactivation. Synergistically upregulated IL-8 is suppressed less efficiently by budesonide. The co-stimulation does not inhibit nuclear translocation of Glucocorticoid Receptor or expression of the corticosteroid-induced gene GILZ, but upregulates expression of IL17C, suggesting a positive feedback loop. Conclusion Positive feedback loops may contribute to IL-17A driven synergistic potentiation of inflammation and corticosteroid insensitivity. LL and ND: co-senior authors
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».