Essential Role for Mnk Kinases in Type II Interferon (IFNγ) Signaling and Its Suppressive Effects on Normal Hematopoiesis
Notice bibliographique
Résumé
IFNγ exhibits potent antitumor effects and plays important roles in the innate immunity against cancer. However, the mechanisms accounting for the antiproliferative effects of IFNγ still remain to be elucidated. We examined the role of Mnk1 (MAPK-interacting protein kinase 1) in IFNγ signaling. Our data demonstrate that IFNγ treatment of sensitive cells results in engagement of Mnk1, activation of its kinase domain, and downstream phosphorylation of the cap-binding protein eIF4E on Ser-209. Such engagement of Mnk1 plays an important role in IFNγ-induced IRF-1 (IFN regulatory factor 1) gene mRNA translation/protein expression and is essential for generation of antiproliferative responses. In studies aimed to determine the role of Mnk1 in the induction of the suppressive effects of IFNs on primitive hematopoietic progenitors, we found that siRNA-mediated Mnk1/2 knockdown results in partial reversal of the suppressive effects of IFNγ on human CD34+-derived myeloid (CFU-GM) and erythroid (BFU-E) progenitors. These findings establish a key role for the Mnk/eIF4E pathway in the regulatory effects of IFNγ on normal hematopoiesis and identify Mnk kinases as important elements in the control of IFNγ-inducible ISG mRNA translation.
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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 | 0,000 | 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 ».