Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ-Mediated NF-κB Activation and Apoptosis in Pre-B Cells
Notice bibliographique
Résumé
The role of peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) in adipocyte physiology has been exploited for the treatment of diabetes. The expression of PPARgamma in lymphoid organs and its modulation of macrophage inflammatory responses, T cell proliferation and cytokine production, and B cell proliferation also implicate it in immune regulation. Despite significant human exposure to PPARgamma agonists, little is known about the consequences of PPARgamma activation in the developing immune system. Here, well-characterized models of B lymphopoiesis were used to investigate the effects of PPARgamma ligands on nontransformed pro/pre-B (BU-11) and transformed immature B (WEHI-231) cell development. Treatment of BU-11, WEHI-231, or primary bone marrow B cells with PPARgamma agonists (ciglitazone and GW347845X) resulted in rapid apoptosis. A role for PPARgamma and its dimerization partner, retinoid X receptor (RXR)alpha, in death signaling was supported by 1) the expression of RXRalpha mRNA and cytosolic PPARgamma protein, 2) agonist-induced binding of PPARgamma to a PPRE, and 3) synergistic increases in apoptosis following cotreatment with PPARgamma agonists and 9-cis-retinoic acid, an RXRalpha agonist. PPARgamma agonists activated NF-kappaB (p50, Rel A, c-Rel) binding to the upstream kappaB regulatory element site of c-myc. Only doses of agonists that induced apoptosis stimulated NF-kappaB-DNA binding. Cotreatment with 9-cis-retinoic acid and PPARgamma agonists decreased the dose required to activate NF-kappaB. These data suggest that activation of PPARgamma-RXR initiates a potent apoptotic signaling cascade in B cells, potentially through NF-kappaB activation. These results have implications for the nominal role of the PPARgamma in B cell development and for the use of PPARgamma agonists as immunomodulatory therapeutics.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 ».