Recognition-dependent Signaling Events in Response to Apoptotic Targets Inhibit Epithelial Cell Viability by Multiple Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Apoptosis allows for the removal of damaged, aged, and/or excess cells without harm to surrounding tissue. To accomplish this, cells undergoing apoptosis acquire new activities that enable them to modulate the fate and function of nearby cells. We have shown that receptor-mediated recognition of apoptotic versus necrotic target cells by viable kidney proximal tubular epithelial cells (PTEC) modulates the activity of several signaling pathways critically involved in regulation of proliferation and survival. Generally, apoptotic and necrotic targets have opposite effects with apoptotic targets inhibiting and necrotic targets stimulating the activity of these pathways. Here we explore the consequences of these signaling differences. We show that recognition of apoptotic targets induces a profound decrease in PTEC viability through increased responder cell death and decreased proliferation. In contrast, necrotic targets promote viability through decreased death and increased proliferation. Both target types mediate their effects through a network of Akt-dependent and -independent events. Apoptotic targets modulate Akt-dependent viability in part through a reduction in cellular β-catenin and decreased inactivation of Bad. In contrast, Akt-independent modulation of viability occurs through activation of caspase-8, suggesting that death receptor-dependent pathways are involved. Apoptotic targets also activate p38, which partially protects responders from target-induced death. The response of epithelial cells varies depending on their tissue origin. Some cell lines, like PTEC, demonstrate decreased viability, whereas others (e.g. breast-derived) show increased viability. By acting as sentinels of environmental change, apoptotic targets allow neighboring cells, especially non-migratory epithelial cells, to monitor and potentially adapt to local stresses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».