Autophagy Regulates IL-23 Secretion and Innate T Cell Responses through Effects on IL-1 Secretion
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy controls IL-1β secretion by regulating inflammasome activation and by targeting pro-IL-1β for degradation. In this article, we show that inhibition of autophagy, either with the PI3K inhibitors 3-methyladenine, wortmannin, and LY294002 or with small interfering RNA against autophagy proteins augmented the secretion of IL-23 by human and mouse macrophages and dendritic cells in response to specific TLR agonists. This process occurred at the transcriptional level and was dependent on reactive oxygen species and IL-1R signaling; it was abrogated with an IL-1R antagonist or with IL-1-neutralizing Abs, whereas treatment with either rIL-1α or IL-1β induced IL-23 secretion. Dendritic cells treated with LPS and 3-methyladenine secreted enhanced levels of both IL-1β and IL-23, and supernatants from these cells stimulated the innate secretion of IL-17, IFN-γ, and IL-22 by γδ T cells. These data demonstrate that autophagy has a potentially pivotal role to play in the induction and regulation of inflammatory responses by innate immune cells, largely driven by IL-1 and its consequential effects on IL-23 secretion.
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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 | 0,001 | 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 ».