<i>Escherichia coli</i> Heat-Labile Enterotoxin Promotes Protective Th17 Responses against Infection by Driving Innate IL-1 and IL-23 Production
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia coli heat-labile enterotoxin (LT) is a powerful mucosal adjuvant; however, it is associated with toxic effects when delivered intranasally, and its mechanism of action is poorly understood. In this article, we demonstrate that LT acts as a highly effective adjuvant when administered parenterally, promoting Ag-specific IL-17, as well as IFN-γ, IL-4, and IL-10 production in response to coadministered Ags. We found that the adjuvant activity of LT was mediated in part by inducing dendritic cell (DC) activation; LT promoted CD80 and CD86 expression by DCs and enhanced IL-1α, IL-1β, and IL-23 production. An LT mutant, LTK63, that lacks enzyme activity was less effective than the wild-type toxin in promoting DC maturation and the development of Ag-specific Th17 cells. LT enhanced IL-23 and IL-1α production from DCs via activation of ERK MAPK and IL-1β secretion through activation of caspase-1 and the NLRP3 inflammasome. These cytokines played a major role in promoting Th17 responses by LT and LTK63. The induction of Th17 cells in vivo in response to LT and LTK63 as adjuvants was significantly reduced in IL-1RI-deficient mice. Finally, using a murine respiratory infection model, we demonstrated that LT can act as a highly effective adjuvant for a pertussis vaccine, promoting Ag-specific Th17 cells and protection against Bordetella pertussis challenge, which was significantly reduced in IL-17-defective mice. Our findings provide clear evidence that LT can promote protective immune responses in part through induction of innate IL-1 and, consequently, Th17 cells.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».