Human cathelicidin <scp>LL</scp>‐37 and its derivative <scp>IG</scp>‐19 regulate interleukin‐32‐induced inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Human cathelicidin LL-37 protects against infections and endotoxin-induced inflammation. In a recent study we have shown that IG-19, an LL-37-derived peptide, protects in a murine model of arthritis. Cytokine interleukin-32 (IL-32) is elevated and directly associated with the disease severity of inflammatory arthritis. Therefore, in this study we examined the effects of LL-37 and IG-19 on IL-32-induced responses in human peripheral blood-derived mononuclear cells (PBMC) and macrophages. We showed that CD14(+) monocytes are the primary cells that produce pro-inflammatory tumour necrosis factor-α (TNF-α) following stimulation of PBMC with IL-32. We demonstrated that LL-37 and IG-19 significantly suppress IL-32-induced production of pro-inflammatory cytokines, e.g. TNF-α and IL-1β, without altering chemokine production. In contrast, LL-37 and IG-19 enhance the production of the anti-inflammatory cytokine IL-1RA. Further mechanistic studies revealed that LL-37 and IG-19 suppress IL-32-mediated phosphorylation of Fyn (Y420) Src kinase. In contrast, IL-32-mediated phosphorylation of AKT-1 (T308) and MKP-1 (S359) is not suppressed by the peptides. LL-37 and IG-19 alone induce the phosphorylation of MKP-1 (S359), which is a known negative regulator of inflammation. Furthermore, the peptides induce the activity of p44/42 mitogen-activated protein kinase, which is known to phosphorylate MKP-1 (S359). This is the first study to demonstrate the regulation of IL-32-induced inflammation by LL-37 and its derivative peptide IG-19. The mechanistic results from this study suggest that regulation of immune-mediated inflammation by these peptides may be controlled by the dual phosphatase MKP-1. We speculate that LL-37 and its derivatives may contribute to the control of immune-mediated inflammatory diseases.
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 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 ».