Lysosomotropic drugs inhibit maturation of transforming growth factor-β
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor-beta (TGFbeta) is synthesized as a precursor protein, pro-TGFbeta, that must be cleaved by a furin-like proteinase before it becomes biologically active. We hypothesized that alkalinization of the trans-Golgi network (TGN)/endosome system may suppress pro-TGFbeta processing and decrease TGFbeta secretion. This hypothesis was tested in human A549 alveolar epithelial and T98G glioblastoma cell lines and in C57BL/6 mice. Inhibition of furin-like activity with decanoyl-RVKR chloromethylketone suppressed pro-TGFbeta processing, thereby significantly reducing the levels of secreted TGFbeta. Brefeldin A, bafilomycin A1, ammonium chloride, and monensin also prevented pro-TGFbeta processing. The alkalinizing lysosomotropic drugs chloroquine, hydroxychloroquine, amodiaquine, and azithromycin had a similar effect on the overall production of mature bioactive TGFbeta. Reduced levels of secreted TGFbeta were also associated with a decrease in Smad2 signaling. Mice treated with chloroquine showed a decrease in bronchoalveolar lavage fluid TGFbeta. We conclude that alkalinizing lysosomotropic drugs inhibit pro-TGFbeta processing.
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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) | 0,001 | 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 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 ».