Proteolytic processing of SDF-1α reveals a change in receptor specificity mediating HIV-associated neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Proteolytic cleavage of constitutively expressed proteins can generate peptides with novel bioactive properties. Matrix metalloproteinase (MMP)-2 cleaves the 4 amino-terminal residues of the chemokine, stromal cell-derived factor (SDF)-1alpha, yielding a highly neurotoxic molecule, SDF(5-67), which fails to bind to its cognate receptor, CXCR4. Herein, we detected SDF(5-67) in brain monocytoid cells of HIV-infected persons, particularly in those with HIV-associated dementia. SDF(5-67) activated cell type-specific expression of proinflammatory genes including IL-1beta, TNFalpha, indoleamine 2',3'-dioxygenase (IDO), and IL-10 in both astrocytic and monocytoid cells (P < 0.05). Unlike SDF-1alpha, SDF(5-67) caused neuronal membrane perturbations with ensuing neurotoxicity and apoptosis (P < 0.05) through engagement of an inducible receptor. CXCR3 antagonists and siRNA-mediated knockdown of CXCR3 inhibited SDF(5-67)-stimulated neurophysiological changes, neuronal death, and neuroimmune activation (P < 0.05). Moreover SDF(5-67) bound directly to CXCR3 in a competitive manner, mediated by its amino terminus. In vivo neuroinflammation, neuronal loss, and neurobehavioral abnormalities caused by SDF(5-67) (P < 0.05) were prevented by a CXCR3 antagonist. These studies reveal additive neuropathogenic properties exerted by a proteolytically cleaved chemokine as consequences of a change in receptor specificity, culminating in neurodegeneration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».