Interleukins 4 and 13 Increase Intestinal Epithelial Permeability by a Phosphatidylinositol 3-Kinase Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Interleukins 4 and 13 can affect their target cells by activation of signal transducer and activator of transcription 6 (STAT 6) or phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K). We examined the signal transduction events involved in IL-4 and IL-13 regulation of epithelial paracellular permeability using T84 cells, a model human colonic epithelium. T84 cells treated with IL-4 or IL-13 displayed virtually identical dose- and time-dependent STAT 6 activation as assessed by electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and decreases in transepithelial resistance (TER). STAT 6 DNA binding activity was maximal in nuclear extracts 30 min after exposure to IL-4 or IL-13, and TER was maximally reduced by 24 h post-treatment. Pretreatment of epithelia with transcription factor decoys (phosphorothioated DNA oligonucleotides containing the STAT 6 binding site) dramatically reduced STAT 6 activation as detected by EMSA, but did not attenuate the TER reduction by IL-4 or IL-13. In contrast, although the PI3K inhibitors wortmannin and LY294002 did not affect IL-4 or IL-13 STAT 6 activation, they significantly inhibited the ability of either cytokine to lower TER. Thus, we provide evidence for PI3K as the major proximal signaling event in IL-4 and IL-13 regulation of TER and speculate that pharmacological targeting of enterocytic PI3K activity may represent a means to manipulate epithelial permeability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».