Estrogen-related receptor-α is a metabolic regulator of effector T-cell activation and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Stimulation of resting CD4(+) T lymphocytes leads to rapid proliferation and differentiation into effector (Teff) or inducible regulatory (Treg) subsets with specific functions to promote or suppress immunity. Importantly, Teff and Treg use distinct metabolic programs to support subset specification, survival, and function. Here, we describe that the orphan nuclear receptor estrogen-related receptor-α (ERRα) regulates metabolic pathways critical for Teff. Resting CD4(+) T cells expressed low levels of ERRα protein that increased on activation. ERRα deficiency reduced activated T-cell numbers in vivo and cytokine production in vitro but did not seem to modulate immunity through inhibition of activating signals or viability. Rather, ERRα broadly affected metabolic gene expression and glucose metabolism essential for Teff. In particular, up-regulation of Glut1 protein, glucose uptake, and mitochondrial processes were suppressed in activated ERRα(-/-) T cells and T cells treated with two chemically independent ERRα inhibitors or by shRNAi. Acute ERRα inhibition also blocked T-cell growth and proliferation. This defect appeared as a result of inadequate glucose metabolism, because provision of lipids, but not increased glucose uptake or pyruvate, rescued ATP levels and cell division. Additionally, we have shown that Treg requires lipid oxidation, whereas Teff uses glucose metabolism, and lipid addition selectively restored Treg--but not Teff--generation after acute ERRα inhibition. Furthermore, in vivo inhibition of ERRα reduced T-cell proliferation and Teff generation in both immunization and experimental autoimmune encephalomyelitis models. Thus, ERRα is a selective transcriptional regulator of Teff metabolism that may provide a metabolic means to modulate immunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 ».