Identification of the SLAM Adapter Molecule EAT-2 as a Lupus-Susceptibility Gene That Acts through Impaired Negative Regulation of Dendritic Cell Signaling
Notice bibliographique
Résumé
We showed previously that C57BL/6 congenic mice with an introgressed homozygous 70 cM (125.6 Mb) to 100 cM (179.8 Mb) interval on c1 from the lupus-prone New Zealand Black (NZB) mouse develop high titers of antinuclear Abs and severe glomerulonephritis. Using subcongenic mice, we found that a genetic locus in the 88-96 cM region was associated with altered dendritic cell (DC) function and synergized with T cell functional defects to promote expansion of pathogenic proinflammatory T cell subsets. In this article, we show that the promoter region of the NZB gene encoding the SLAM signaling pathway adapter molecule EWS-activated transcript 2 (EAT-2) is polymorphic, which results in an ∼ 70% reduction in EAT-2 in DC. Silencing of the EAT-2 gene in DC that lacked this polymorphism led to increased production of IL-12 and enhanced differentiation of T cells to a Th1 phenotype in T cell-DC cocultures, reproducing the phenotype observed for DC from congenic mice with the NZB c1 70-100 cM interval. SLAM signaling was shown to inhibit production of IL-12 by CD40L-activated DCs. Consistent with a role for EAT-2 in this inhibition, knockdown of EAT-2 resulted in increased production of IL-12 by CD40-stimulated DC. Assessment of downstream signaling following CD40 cross-linking in the presence or absence of SLAM cross-linking revealed that SLAM coengagement blocked activation of p38 MAPK and JNK signaling pathways in DC, which was reversed in DC with the NZB EAT-2 allele. We conclude that EAT-2 negatively regulates cytokine production in DC downstream of SLAM engagement and that a genetic polymorphism that disturbs this process promotes the development of lupus.
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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 | 0,001 |
| 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 ».