Corticosteroid-dependent transcription is reduced by inflammatory stimuli in human airway epithelial cells: Rescue by long-acting β <sub>2</sub> -adrenoceptor agonists
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Inhaled corticosteroids (glucocorticoids) are the most effective treatment for inflammatory diseases such as asthma. However, in some patients with severe disease, or who smoke, or suffer from COPD, these drugs are less effective. While many investigators focus on the repression of inflammatory gene expression, corticosteroids also induce the expression (transactivation) of numerous genes to elicit anti-inflammatory effects. Results: Using human bronchial airway epithelial, BEAS-2B, and pulmonary, A549, cells, we show that tumour necrosis factor (TNF) α, interleukin (IL)-1β, fetal calf serum (FCS), phorbol ester, cigarette smoke extract and a G q -linked G-protein coupled receptor agonist, all attenuate simple glucocorticoid response element (GRE)-dependent transcription. With TNFα and FCS, this was not overcome by increasing concentrations of dexamethasone, budesonide or fluticasone propionate. Thus, maximal GRE-dependent transcription was reduced and this was confirmed for the glucocorticoid-induced gene, p57KIP2. Long-acting β 2 -adrenoceptor agonists (LABAs), formoterol fumarate and salmeterol xinafoate, enhanced simple GRE-dependent transcription to a level that could not be achieved by glucocorticoid alone. In the presence of TNFα or FCS, which repressed corticosteroid responsiveness, LABAs restored corticosteroid-dependent transcription to that achieved by corticosteroid alone. Conclusions: The repression of transactivation represents a mechanism to explain corticosteroid resistance and its reversal may explain the clinical benefit of LABAs as an add-on therapy in asthma and COPD. Funded by AstraZeneca.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».