Recreating the Human Alveolar Macrophage Niche to Study Bacterial Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus (SA) pneumonia infections are widespread in Canada, particularly in hospitalized patients, and are associated with high mortality rates and significant financial costs to the healthcare system. A major limitation in our ability to design treatments to alleviate disease burden is a lack of understanding regarding how the lung’s frontline defenders, such as alveolar macrophages, interact with SA bacteria in humans. Unfortunately, there are a lack of models which accurately model human alveolar macrophages (AMs). To address this, we have designed a human lung on chip (LoC) device to improve human AM phenotypic differentiation in culture to investigate the interactions of SA with AMs. First, we used Mass Cytometry (CyTOF) to characterize the surface marker expression of PBMC-derived AMs cultured in the LoC device for three days. Results demonstrated PBMC-AMs acquired expression of numerous AM markers (eg. CD11b, CD169, CD206, and CD163) to similar levels as primary AMs derived from bronchoscopy samples. Next, we characterized PBMC-derived AM behavior in the LoC and their influence on LoC tissue morphology and barrier function. Results showed PBMC-AMs had similar migratory behaviors and morphology to what has been previously reported in vivo further validating our model. Subsequently, we examined the impact of bacterial infection using a 4-hour incubation with SA and found dramatically altered AM phenotype including altered marker expression and reduced migration. Finally, we incubated various strains and knockouts of SA in the LoC +/- PBMCs and found differing rates of bacterial abundance. Overall, we anticipate our model will offer an avenue for future studies seeking to understand human lung disease, particularly as it relates to SA lung infection.
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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 | 0,001 | 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 ».