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.
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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) | 0,002 | 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 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 ».