Interleukin 17 (IL-17) Increases the Expression of Toll-like Receptor-2, 4, and 9 by Increasing IL-1β and IL-6 Production in Autoimmune Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect of interleukin 17 (IL-17) on the expression of Toll-like receptor (TLR)-2, 4, and 9 in collagen-induced arthritis (CIA) in mice. METHODS: On Days 28 and 32 after induction of CIA in mice, phosphate-buffered saline (PBS group) or IL-17 (IL-17 group) was injected into both knee joints. On Day 35, mice were sacrificed. The severity of knee joint arthritis, synovial inflammation, and bone destruction was measured by a scoring system using macrography and histological analysis. Synovial expression of TLR-2, 4, 9, IL-17, IL-1beta, tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha), and IL-6 was determined by real-time PCR and immunohistochemistry. Synoviocytes of CIA mice were cultured with IL-17 and with neutralizing antibodies to cytokine, and the expression of TLR-2, 4, 9, IL-1beta, TNF-alpha, and IL-6 was determined by real-time RT-PCR. RESULTS: In CIA mice, knee arthritis scores, synovial inflammation, bone destruction scores, and expression of synovial TLR-2, 4, and 9, IL-17, IL-1beta, TNF-alpha and IL-6 were higher in the IL-17 and PBS groups than in normal DBA1 mice. These variables were also significantly higher in the IL-17 group than in the PBS group. In CIA synoviocytes, IL-17 increased the expression of TLR-2, 4, and 9, and this effect was significantly alleviated by neutralizing antibodies to IL-17, IL-1beta, and IL-6. CONCLUSION: IL-17 aggravates joint inflammation and destruction, and increases the synovial expression of TLR-2, 4, and 9 by increasing IL-1beta and IL-6. These results imply that the IL-17-induced increase in expression of TLR-2, 4, and 9, and IL-1beta and IL-6 production are involved in the IL-17-induced aggravation of arthritis.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».