Phenolic 1,3‐diketones attenuate lipopolysaccharide‐induced inflammatory response by an alternative magnesium‐mediated mechanism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Toll-like receptor 4 (TLR4) plays a key role in the induction of inflammatory responses both in peripheral organs and the CNS. Curcumin exerts anti-inflammatory functions by interfering with LPS-induced dimerization of TLR4-myeloid differentiation protein-2 (MD-2) complex and suppressing pro-inflammatory mediator release. However, the inhibitory mechanism of curcumin remains to be defined. EXPERIMENTAL APPROACH: Binding of bis-demethoxycurcumin (GG6) and its cyclized pyrazole analogue (GG9), lacking the 1,3-dicarbonyl function, to TLR4-MD-2 was determined using molecular docking simulations. The effects of these compounds on cytokine release and NF-κB activation were examined by ELISA and fluorescence staining in LPS-stimulated primary microglia. Interference with TLR4 dimerization was assessed by immunoprecipitation in Ba/F3 cells. KEY RESULTS: Both curcumin analogues bound to the hydrophobic region of the MD-2 pocket. However, only curcumin and GG6, both possessing the 1,3-diketone moiety, inhibited LPS-induced TLR4 dimerization, activation of NF-κB and secretion of pro-inflammatory cytokines in primary microglia. Consistent with the ability of 1,3-diketones to coordinate divalent metal ions, LPS stimulation in a low magnesium environment decreased pro-inflammatory cytokine release and NF-κB p65 nuclear translocation in microglia and decreased TLR4-MD-2 dimerization in Ba/F3 cells. Curcumin and GG6 also significantly reduced cytokine output in contrast to the pyrazole analogue GG9. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: These results indicate that phenolic 1,3-diketones, with a structural motif able to coordinate magnesium ions, can modulate LPS-mediated TLR4-MD-2 signalling. Taken together, these studies identify a previously uncharacterized mechanism involving magnesium, underlying the inflammatory responses to LPS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 ».