GEF-H1 Mediates Tumor Necrosis Factor-α-induced Rho Activation and Myosin Phosphorylation
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha), an inflammatory cytokine, has been shown to activate the small GTPase Rho, but the underlying signaling mechanisms remained undefined. This general problem is particularly important in the kidney, because TNF-alpha, a major mediator of kidney injury, is known to increase paracellular permeability in tubular epithelia. Here we aimed to determine the effect of TNF-alpha on the Rho pathway in tubular cells (LLC-PK(1) and Madin-Darby canine kidney), define the upstream signaling, and investigate the role of the Rho pathway in the TNF-alpha-induced alterations of paracellular permeability. We show that TNF-alpha induced a rapid and sustained RhoA activation that led to stress fiber formation and Rho kinase-dependent myosin light chain (MLC) phosphorylation. To identify new regulators connecting the TNF receptor to Rho signaling, we applied an affinity precipitation assay with a Rho mutant (RhoG17A), which captures activated GDP-GTP exchange factors (GEFs). Mass spectrometry analysis of the RhoG17A-precipitated proteins identified GEF-H1 as a TNF-alpha-activated Rho GEF. Consistent with a central role of GEF-H1, its down-regulation by small interfering RNA prevented the activation of the Rho pathway. Moreover GEF-H1 and Rho activation are downstream of ERK signaling as the MEK1/2 inhibitor PD98059 mitigated TNF-alpha-induced activation of these proteins. Importantly TNF-alpha enhanced the ERK pathway-dependent phosphorylation of Thr-678 of GEF-H1 that was key for activation. Finally the TNF-alpha-induced paracellular permeability increase was absent in LLC-PK(1) cells stably expressing a non-phosphorylatable, dominant negative MLC. In summary, we have identified the ERK/GEF-H1/Rho/Rho kinase/phospho-MLC pathway as the mechanism mediating TNF-alpha-induced elevation of tubular epithelial permeability, which in turn might contribute to kidney injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 |
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.
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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 ».