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Enregistrement W1975265570 · doi:10.1186/ar4641

mTOR activation triggers proinflammatory expansion of IL-4-producing and necrosis-prone double-negative T cells, precedes flares, and serves as target for treatment in patients with systemic lupus erythematosus

2014· article· en· W1975265570 sur OpenAlexfundno aff
Zhi‐Wei Lai, Rebecca Borsuk, Ashwini Shadakshari, Jianghong Yu, Maha Dawood, Ricardo Garcı́a, Lisa Francis, Hajra Tily, Ádám Bartos, Stephen V. Faraone, Paul E. M. Phillips, András Perl

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthLupus Research AllianceCanadian Arthritis NetworkNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyCentral New York Community FoundationMerck KGaALupus Foundation of America
Mots-clésProinflammatory cytokineRheumatologyMedicinePI3K/AKT/mTOR pathwayTumor necrosis factor alphaImmunologyInternal medicineInflammationApoptosisBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidative stress is increased in systemic lupus erythematosus (SLE), and it contributes to immune system dysregulation and fatal comorbidities. Mitochondrial dysfunction in T cells promotes the release of highly diffusible inflammatory lipid hydroperoxides, which spread oxidative stress to other intracellular organelles and through the bloodstream. In T cells from patients with SLE and animal models of the disease, glutathione, the main intracellular antioxidant, is depleted and the mechanistic target of rapamycin (mTOR), serine/threonine protein kinase, undergoes redox-dependent activation. In turn, reversal of glutathione depletion by application of its amino acid precursor, N -acetylcysteine, blocks mTOR activation and improves disease activity in lupus-prone mice and patients with SLE. While mTOR has been also recognized as an effector of T-cell lineage development, its role in autoimmunity and disease activation remain unclear. Here, we prospectively examined mitochondrial dysfunction and mTOR in PBL relative to SLEDAI and BILAG disease activity indices during 274 visits of 59 patients and 54 healthy subjects matched for each patient blood donation. A total of 212 metabolic biomarkers and traditional biomarkers, anti-DNA, C3, and C4, were evaluated by partial least-square discriminant analysis (PLS-DA). False discovery rate (FDR) P values were determined for each contributing biomarker and considered significant at P < 0.000236 with correction for multiple comparisons (0.05/212). Medication use was compared between patient groups exhibiting flare and remission with chi-square and Fischer's exact tests. PLS-DA identified 15 of 212 parameters that accounted for 70.2% of the total variance and discriminated lupus and control samples ( P < 0.0005); increased mitochondrial mass of CD3 /CD4 /CD8 double-negative (DN) T cells ( P = 1.1 × 10 ) and FoxP3 depletion in CD4 /CD25 T cells were top contributors ( P = 6.7 × 10 ). Prominent necrosis and mTOR activation were noted in DN T cells during 15 visits characterized by flares (SLEDAI increase ≥4) relative to 61 visits of remission (SLEDAI decrease ≥4). mTOR activation in DN T cells was also noted at preflare visits of SLE patients relative to those of stable disease or healthy controls. DN lupus T cells showed increased production of IL-4, which correlated with depletion of CD25 /CD19 B cells. Rapamycin treatment in vivo reduced SLEDAI and BILAG, blocked the IL-4 production and necrosis of DN T cells, increased the expression of FoxP3 in CD25 /CD4 T cells, and expanded CD25 /CD19 B cells. These results identify mTOR activation to be a trigger of IL-4 production and necrotic death of DN T cells, predictor of disease flares, and effective target for treatment in patients with SLE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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