Dynamic Neutrophil Subsets and Function in Lung Transplant Recipients: Insights from a One-Year Longitudinal Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neutrophils are key innate immune cells in peripheral blood. In recent years, sub-populations of neutrophils have been identified: In addition to the normal-density neutrophils (NDN) in both healthy subjects and disease, low-density neutrophils (LDN) were described in chronic inflammation and cancer. In lung transplant (LTx), neutrophils play crucial roles in reperfusion injury, acute rejection, and chronic lung allograft dysfunction. Our pilot study examines neutrophil subsets and function in LTx recipients during the first post-transplant year. Methods: We collected blood from 11 LTx recipients at various intervals. LDN and normal-density neutrophils (NDN) were isolated. NDN's reactive oxygen species (ROS) production was measured post-PMA activation using Luminol-HRP assay. Neutrophil phenotypic markers were analyzed with flow cytometry. Results: The LDN-to-NDN ratio increased at 3 and 6 months post-transplant. Expression levels of CD62-L (aging marker), PDL-1 (immune checkpoint), CD15 (maturation), and CXCR4 (homeostasis regulator) showed modulation. Interestingly, ROS production by NDN was mildly elevated at baseline, reduced at 6 months, and returned to baseline levels by 9 months post-transplant. Conclusion: Neutrophils exhibit dynamic changes in the first post-LTx year. Investigating neutrophil plasticity could reveal clinically relevant biomarkers and facilitate the development of diagnostic and therapeutic tools in LTx.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».