A class IA PI3K controls inflammatory cytokine production in human neutrophils
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophils are generally the first leukocytes to arrive at sites of inflammation or injury, where they release a variety of inflammatory mediators, which contribute to shaping the ensuing immune response. Here, we show that in neutrophils exposed to physiological stimuli (i.e. LPS and TNF-α), inhibition of the PI3K signaling pathway impairs the synthesis and secretion of IL-8, Mip-1α, and Mip-1β. Further investigation showed that Mip-1α and Mip-1β gene transcription was similarly decreased, whereas IL-8 transcription and steady-state mRNA levels were unaffected. Accordingly, PI3K inhibition had no impact on NF-κB or C/EBP activation, which are essential for IL-8 transcription, but the basis for this selective inhibition of chemokine transcription remains elusive. We nevertheless identified translational targets of the PI3K pathway (S6, S6 kinase, 4E-BP1). Inhibitor studies and overexpression experiments further established that the various effects of PI3K on chemokine production can be ascribed to p85α and p110δ subunits. Finally, we show that in LPS- and TNF-activated neutrophils, PI3K acts downstream of the kinases p38 MAPK and TAK1. Given the importance of neutrophils and their products in numerous chronic inflammatory disorders, the PI3K pathway could represent an attractive therapeutic target.
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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) | 0,002 | 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.
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 ».