IL-1R/TLR2 through MyD88 Divergently Modulates Osteoclastogenesis through Regulation of Nuclear Factor of Activated T Cells c1 (NFATc1) and B Lymphocyte-induced Maturation Protein-1 (Blimp1)
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLR) and the receptor for interleukin-1 (IL-1R) signaling play an important role in bacteria-mediated bone loss diseases including periodontitis, rheumatoid arthritis, and osteomyelitis. Recent studies have shown that TLR ligands inhibit the receptor activator of NF-κB ligand (RANKL)-induced osteoclast differentiation from un-committed osteoclast precursors, whereas IL-1 potentiates RANKL-induced osteoclast formation. However, IL-1R and TLR belong to the same IL-1R/TLR superfamily, and activate similar intracellular signaling pathways. Here, we investigate the molecular mechanisms underlying the distinct effects of IL-1 and Porphyromonas gingivalis lipopolysaccharide (LPS-PG) on RANKL-induced osteoclast formation. Our results show that LPS-PG and IL-1 differentially regulate RANKL-induced activation of osteoclast genes encoding Car2, Ctsk, MMP9, and TRAP, as well as expression of NFATc1, a master transcription factor of osteoclastogenesis. Regulation of osteoclast genes and NFATc1 by LPS-PG and IL-1 is dependent on MyD88, an important signaling adaptor for both TLR and IL-1R family members. Furthermore, LPS-PG and IL-1 differentially regulate RANKL-costimulatory receptor OSCAR (osteoclast-associated receptor) expression and Ca(2+) oscillations induced by RANKL. Moreover, LPS-PG completely abrogates RANKL-induced gene expression of B lymphocyte-induced maturation protein-1 (Blimp1), a global transcriptional repressor of anti-osteoclastogenic genes encoding Bcl6, IRF8, and MafB. However, IL-1 enhances RANKL-induced blimp1 gene expression but suppresses the gene expression of bcl6, irf8, and mafb. Our study reveals the involvement of multiple signaling molecules in the differential regulation of RANKL-induced osteoclastogenesis by TLR2 and IL-1 signaling. Understanding the signaling cross-talk among TLR, IL-1R, and RANK is critical for identifying therapeutic strategies to control bacteria-mediated bone loss.
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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 ».