Differential Activation of Innate Immune Pathways by Distinct Islet Amyloid Polypeptide (IAPP) Aggregates
Notice bibliographique
Résumé
Aggregation of islet amyloid polypeptide (IAPP) contributes to beta cell dysfunction in type 2 diabetes and islet transplantation. Like other amyloidogenic peptides, human IAPP induces macrophage IL-1β secretion by stimulating both the synthesis and processing of proIL-1β, a pro-inflammatory cytokine that (when chronically elevated) impairs beta cell insulin secretion. We sought to determine the specific mechanism of IAPP-induced proIL-1β synthesis. Soluble IAPP species produced early during IAPP aggregation provided a Toll-like-receptor-2- (TLR2-) dependent stimulus for NF-κB activation in HEK 293 cells and bone marrow-derived macrophages (BMDMs). Non-amyloidogenic rodent IAPP and thioflavin-T-positive fibrillar amyloid produced by human IAPP aggregation failed to activate TLR2. Blockade of TLR6 but not TLR1 prevented hIAPP-induced TLR2 activation, consistent with stimulation of a TLR2/6 heterodimer. TLR2 and its downstream adaptor protein MyD88 were required for IAPP-induced cytokine production by BMDMs, a process that is partially dependent on autoinduction by IL-1. BMDMs treated with soluble but not fibrillar IAPP provided a TLR2-dependent priming stimulus for ATP-induced IL-1β secretion, whereas late IAPP aggregates induced NLRP3-dependent IL-1β secretion by LPS-primed macrophages. Moreover, inhibition of TLR2 and depletion of islet macrophages prevented up-regulation of Il1b and Tnf expression in human IAPP-expressing transgenic mouse islets. These data suggest participation by both soluble and fibrillar aggregates in IAPP-induced islet inflammation. IAPP-induced activation of TLR2 and secretion of IL-1 may be important therapeutic targets to prevent amyloid-associated beta cell dysfunction.
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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 ».