<i>Mycobacterium tuberculosis</i> Modulates Macrophage Lipid-Sensing Nuclear Receptors PPARγ and TR4 for Survival
Notice bibliographique
Résumé
Mycobacterium tuberculosis-macrophage interactions are key to pathogenesis and clearance of these bacteria. Although interactions between M. tuberculosis-associated lipids and TLRs, non-TLRs, and opsonic receptors have been investigated, interactions of these lipids and infected macrophage lipid repertoire with lipid-sensing nuclear receptors expressed in macrophages have not been addressed. In this study, we report that M. tuberculosis-macrophage lipids can interact with host peroxisome proliferator-activated receptor γ and testicular receptor 4 to ensure survival of the pathogen by modulating macrophage function. These two lipid-sensing nuclear receptors create a foamy niche within macrophage by modulating oxidized low-density lipoprotein receptor CD36, phagolysosomal maturation block by induction of IL-10, and a blunted innate response by alternative polarization of the macrophages, which leads to survival of M. tuberculosis. These results also suggest possible heterologous ligands for peroxisome proliferator-activated receptor γ and testicular receptor 4 and are suggestive of adaptive or coevolution of the host and pathogen. Relative mRNA expression levels of these receptors in PBMCs derived from clinical samples convincingly implicate them in tuberculosis susceptibility. These observations expose a novel paradigm in the pathogenesis of M. tuberculosis amenable for pharmacological modulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».