Glucocorticoids suppress inflammation via the upregulation of negative regulator IRAK-M
Notice bibliographique
Résumé
Glucocorticoids are among the most commonly used anti-inflammatory agents. Despite the enormous efforts in elucidating the glucocorticoid-mediated anti-inflammatory actions, how glucocorticoids tightly control overactive inflammatory response is not fully understood. Here we show that glucocorticoids suppress bacteria-induced inflammation by enhancing IRAK-M, a central negative regulator of Toll-like receptor signalling. The ability of glucocorticoids to suppress pulmonary inflammation induced by non-typeable Haemophilus influenzae is significantly attenuated in IRAK-M-deficient mice. Glucocorticoids improve the survival rate after a lethal non-typeable Haemophilus influenzae infection in wild-type mice, but not in IRAK-M-deficient mice. Moreover, we show that glucocorticoids and non-typeable Haemophilus influenzae synergistically upregulate IRAK-M expression via mutually and synergistically enhancing p65 and glucocorticoid receptor binding to the IRAK-M promoter. Together, our studies unveil a mechanism by which glucocorticoids tightly control the inflammatory response and host defense via the induction of IRAK-M and may lead to further development of anti-inflammatory therapeutic strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».