TAK1 contributes to the enhanced responsiveness of LTB4-treated neutrophils to Toll-like receptor ligands
Notice bibliographique
Résumé
Pattern-recognition receptors such as Toll-like receptors (TLRs) are essential sensors implicated in the early and efficient innate immune response against pathogens. We have previously demonstrated that leukotriene B(4)(LTB(4)) has the capacity to enhance leukocyte responses to TLR9 ligands and to control viral infection. In this report, we provide evidence that LTB(4) treatment of human neutrophils leads to a potentiation in proinflammatory cytokine secretion induced by various myeloid differentiation factor 88-dependent TLR agonists. LTB(4) failed to enhance TLR mRNA levels as well as expression of TLR2 and TLR4 receptors, suggesting that LTB(4) acts through intracellular mechanism(s) to potentiate neutrophil responses to TLR ligands. We found that while IRAK can be activated by LTB(4), this process is dispensable to LTB(4) to potentiate neutrophil responses to TLR ligands since pretreatment of neutrophils with IRAK1/4 inhibitor did not affect its potentiating effects. However, our data clearly show that LTB(4) treatment of neutrophils led to the phosphorylation of downstream signaling molecules, TAK1 and p38, a process found essential to observe an increased secretion of cytokines by neutrophils activated with TLR ligands. Pretreatment of neutrophils with TAK1 or p38 kinase inhibitors strongly repressed the effect of LTB(4) on cytokine synthesis by neutrophils stimulated with LTA, LPS or CpG. The same pattern was observed in agonist-treated human embryonic kidney 293 cells transfected with TAK1-targeting siRNA where secretion of IL-8 was significantly reduced to basal levels. These results indicate that TAK1 and p38 kinases appear to be central in the 'priming effect' of LTB(4) on neutrophils to enhance response to TLR ligands.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».