Dexamethasone and FK506 inhibit expression of distinct subsets of chemokines in human mast cells
Notice bibliographique
Résumé
Mast cells produce a large amount of several chemokines after cross-linking of FcεRI and participate in the pathogenesis of allergic diseases. The objective of this study was to comprehensively investigate FcεRI-mediated chemokine induction in human mast cells and the effect of a corticosteroid (dexamethasone) and a calcineurin inhibitor (FK506). Human peripheral bloodderived mast cells were stimulated with anti-IgE Ab in the resence of dexamethasone or FK506. Gene expression profiles were evaluated using GeneChip and confirmed by real-time PCR, and chemokine concentrations were measured by cytometric bead arrays and ELISA. Expression of eight chemokines was significantly induced in mast cells by anti-IgE stimulation. Induction of CCL2, CCL7, CXCL3, and CXCL8 by anti-IgE was significantly inhibited by dexamethasone but was enhanced by FK506. In contrast, induction of CCL1, CCL3, CCL4, and CCL18 was significantly inhibited by FK506 but, with the exception of CCL1, was enhanced by dexamethasone. Combination of dexamethasone and FK506 suppressed production of all chemokines by anti-IgE stimulation. Studies using protease inhibitors indicate that mast cell proteases may degrade several of the chemokines. These results suggest that corticosteroids and calcineurin inhibitors inhibit expression of distinct subsets of chemokines, and a combination of these drugs almost completely suppresses the induction of all chemokine genes in human mast cells in response to FcεRI-dependent stimulation. This implies that a combination of a corticosteroid and a calcineurin inhibitor may be more effective than each single agent for the treatment of allergic diseases in which mast cell-derived chemokines play a major role.
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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) | 0,001 | 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 ».