TLR2 Activation Limits Rhinovirus-Stimulated CXCL-10 by Attenuating IRAK-1–Dependent IL-33 Receptor Signaling in Human Bronchial Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Airway epithelial cells are the major target for rhinovirus (RV) infection and express proinflammatory chemokines and antiviral cytokines that play a role in innate immunity. Previously, we demonstrated that RV interaction with TLR2 causes ILR-associated kinase-1 (IRAK-1) depletion in both airway epithelial cells and macrophages. Further, IRAK-1 degradation caused by TLR2 activation was shown to inhibit ssRNA-induced IFN expression in dendritic cells. Therefore, in this study, we examined the role of TLR2 and IRAK-1 in RV-induced IFN-β, IFN-λ1, and CXCL-10, which require signaling by viral RNA. In airway epithelial cells, blocking TLR2 enhanced RV-induced expression of IFNs and CXCL-10. By contrast, IRAK-1 inhibition abrogated RV-induced expression of CXCL-10, but not IFNs in these cells. Neutralization of IL-33 or its receptor, ST2, which requires IRAK-1 for signaling, inhibited RV-stimulated CXCL-10 expression. In addition, RV induced expression of both ST2 and IL-33 in airway epithelial cells. In macrophages, however, RV-stimulated CXCL-10 expression was primarily dependent on TLR2/IL-1R. Interestingly, in a mouse model of RV infection, blocking ST2 not only attenuated RV-induced CXCL-10, but also lung inflammation. Finally, influenza- and respiratory syncytial virus-induced CXCL-10 was also found to be partially dependent on IL-33/ST2/IRAK-1 signaling in airway epithelial cells. Together, our results indicate that RV stimulates CXCL-10 expression via the IL-33/ST2 signaling axis, and that TLR2 signaling limits RV-induced CXCL-10 via IRAK-1 depletion at least in airway epithelial cells. To our knowledge, this is the first report to demonstrate the role of respiratory virus-induced IL-33 in the induction of CXCL-10 in airway epithelial cells.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 ».